数据完整性审计涉及多个关键环节，包括数据处理和数据审核。以下是一些常用的审计程序：
人工审核：
通过人工的方式对数据进行逐一检查、核实和修正。这种方法适用于数据量较小或需要细致检查的情况。
软件校验：
使用统计软件自带的校验功能（如逻辑校验）来检查电子数据的准确性。这种方法适用于处理大量电子数据的情况。
审计追踪：
审计追踪记录了数据创建、修改或删除的相关动作信息，提供生命周期详细情况的安全记录。这有助于对数据的溯源和审计检查。
抽样技术：
随机选择部分数据样本进行检查，以确定数据状态。发现错误后，可以采取额外的样本，并应用估计抽样技术来预测污染程度。
系统控制审计审查文件：
通过审查系统控制审计审查文件、跟踪、观察、现有数据的询问分析、测试套件或测试数据、访谈、程序源代码审查、代码分析和映射、自动流程图软件、程序流程演示、卧底观察、突袭访问、系统活动日志分析、监控和监视软件等多种方法来确保数据的完整性。
第三方审计：
引入第三方审计员协助用户完成审计，以解决用户与云服务器间互不信任的问题。这种方式可以减轻用户在数据管理上的负担，并提高审计结果的可信度。
从销售单追查至主营业务收入明细账：
注册会计师应从原始凭证追查到明细账（顺查），证实营业收入的完整性认定。
审查应收账款明细账中贷方分录至销售单、销售发票副联及发运凭证：
通过这种方式，可以验证应收账款和主营业务收入的完整性。
抽查成本计算单，检查各种费用的归集和分配及成本的计算是否正确：
这有助于确保生产循环的完整性。
审查有关原始凭证的编号是否连续：
这也是确保数据完整性的重要步骤。
根据具体的审计需求和场景，可以选择适当的审计程序来确保数据的完整性。建议在实际应用中结合多种方法，以提高审计的准确性和效率。