大數據在會計學中應用如下：
1、提高數據處理效率：大數據技術可以快速處理大量數據，提高會計工作的效率。傳統的會計工作需要人工進行數據處理，而大數據技術可以通過自動化和智能化的方式，快速準確地處理數據，減少人工操作的時間和錯誤率。
2、增強數據分析能力：大數據技術可以對海量數據進行深入挖掘和分析，幫助會計人員更好地理解數據背後的規律和趨勢。通過大數據分析，會計人員可以更加準確地預測未來的經濟趨勢和業務發展，為企業決策提供更加準確的數據支持。
3、優化風險管理：大數據技術可以幫助會計人員更好地識別和評估潛在的風險。通過對歷史數據和實時數據的分析，會計人員可以及時發現潛在的問題和風險，並采取相應的措施進行管理和控制。
4、促進業財融合：大數據技術可以促進會計與業務的融合。通過將業務數據與財務數據進行整合和分析，會計人員可以更好地了解企業的運營情況和業務需求，為企業提供更加精準的財務分析和決策支持。
大數據在會計學中應用的缺陷如下：
1、數據安全問題：隨著大數據技術的應用，大量的敏感信息被收集和存儲，包括客戶信息、交易數據等。這些信息壹旦泄露或被不當使用，可能會對企業的聲譽和利益造成重大影響。
2、數據質量問題：由於大數據的來源廣泛和數量龐大，數據的質量往往難以保證。存在數據不準確、不完整、不規範等問題，這會對數據分析的準確性和可靠性造成影響。
3、技術難度和成本問題：大數據技術的應用需要專業的技術和設備支持，如高性能計算機、大規模存儲設備等。同時，需要投入大量的人力和物力進行數據挖掘和分析。這些因素都增加了企業的技術難度和成本。
4、法規和政策問題：大數據的收集和使用涉及到許多法規和政策的限制和要求。如果企業不遵守相關法規和政策，可能會面臨法律風險和合規問題。
大數據的特點：
1、數據量大：大數據通常指的是海量數據，這些數據來自於各種來源，包括社交媒體、企業數據庫、物聯網設備等。數據量的巨大使得傳統的數據處理和分析方法無法應對，需要借助先進的大數據處理技術進行處理。
2、種類多樣：大數據包含多種類型的數據，如結構化數據、非結構化數據、半結構化數據等。這些數據的種類多樣，包括文本、圖像、音頻、視頻等。這種多樣性使得大數據處理和分析更加復雜，需要采用多種技術進行處理。
3、處理速度快：大數據處理需要快速、高效地處理大量數據。傳統的數據處理方法通常采用批處理方式，而大數據處理則采用流處理方式，可以實時處理數據，提高數據處理效率。
4、價值密度低：雖然大數據包含海量信息，但其中很多信息並不具有實際價值。因此，在進行大數據處理和分析時，需要采用有效的方法對數據進行清洗、篩選和處理，提取出有價值的信息。