在大数据环境下，数据安全合规性审计实践是一种系统性的过程，旨在确保组织在处理大数据时遵守相关的法律、法规、标准和政策，保护数据的完整性、机密性和可用性。以下是一些关键的实践步骤：

1. **政策与程序的建立**：
- 制定和完善数据安全政策，包括数据分类、访问控制、数据生命周期管理、备份与恢复、数据加密、数据传输安全等内容。
- 明确数据合规性审计的规程，包括审计频率、范围、方法、工具和报告格式。

2. **数据分类与标记**：
- 对大数据进行分类，标识出敏感数据、个人隐私信息以及其他受法规保护的数据，为其分配相应的保护级别和访问权限。

3. **访问控制与权限管理**：
- 审查和监督数据访问控制机制，确保只有授权的人员和系统可以访问特定的数据集，且访问行为符合合规要求。
- 实施基于角色的访问控制（RBAC），确保最小权限原则得以执行。

4. **数据隐私保护**：
- 检查数据脱敏、匿名化、伪名化等隐私保护技术的实施情况，确保在数据共享、分析或展示时不会泄露个人隐私信息。
- 确保在处理个人数据时遵循 GDPR、CCPA 等数据保护法规，包括数据主体的权利（如访问权、删除权等）。

5. **数据传输与存储安全**：
- 检查数据在传输过程中的加密机制，确保数据在公网传输时的安全性。
- 审核数据存储的安全性，包括存储介质的加密、备份策略以及存储设施的安全防护措施。

6. **合规审计与风险评估**：
- 定期进行合规性审计，检查数据处理活动是否符合行业标准（如ISO/IEC 27001、NIST Cybersecurity Framework等）和法律法规要求。
- 进行数据安全风险评估，识别潜在的安全漏洞和威胁，并采取相应的缓解措施。

7. **事故响应与应急计划**：
- 审核组织的数据泄露应急响应计划，确保在发生数据安全事件时能快速有效地响应，包括通知受影响的个人、报告监管部门以及修复安全漏洞等步骤。

8. **培训与意识提升**：
- 审查员工关于数据安全和隐私保护的培训记录，确保所有接触数据的员工都具备必要的安全意识和技能。

通过以上这些实践步骤，组织可以确保在大数据环境下有效实施数据安全合规性审计，及时发现并改正可能存在的安全隐患，保障数据安全的同时也满足法律法规的合规要求。