大数据在会计学中应用有哪些?有何缺陷?如下：
1、提高数据处理效率：大数据技术可以快速处理大量数据，提高会计工作的效率。传统的会计工作需要人工进行数据处理，而大数据技术可以通过自动化和智能化的方式，快速准确地处理数据，减少人工操作的时间和错误率。
2、增强数据分析能力：大数据技术可以对海量数据进行深入挖掘和分析，帮助会计人员更好地理解数据背后的规律和趋势。通过大数据分析，会计人员可以更加准确地预测未来的经济趋势和业务发展，为企业决策提供更加准确的数据支持。
3、优化风险管理：大数据技术可以帮助会计人员更好地识别和评估潜在的风险。通过对历史数据和实时数据的分析，会计人员可以及时发现潜在的问题和风险，并采取相应的措施进行管理和控制。
4、促进业财融合：大数据技术可以促进会计与业务的融合。通过将业务数据与财务数据进行整合和分析，会计人员可以更好地了解企业的运营情况和业务需求，为企业提供更加精准的财务分析和决策支持。
大数据在会计学中应用的缺陷如下：
1、数据安全问题：随着大数据技术的应用，大量的敏感信息被收集和存储，包括客户信息、交易数据等。这些信息一旦泄露或被不当使用，可能会对企业的声誉和利益造成重大影响。
2、数据质量问题：由于大数据的来源广泛和数量庞大，数据的质量往往难以保证。存在数据不准确、不完整、不规范等问题，这会对数据分析的准确性和可靠性造成影响。
3、技术难度和成本问题：大数据技术的应用需要专业的技术和设备支持，如高性能计算机、大规模存储设备等。同时，需要投入大量的人力和物力进行数据挖掘和分析。这些因素都增加了企业的技术难度和成本。
4、法规和政策问题：大数据的收集和使用涉及到许多法规和政策的限制和要求。如果企业不遵守相关法规和政策，可能会面临法律风险和合规问题。
大数据的特点：
1、数据量大：大数据通常指的是海量数据，这些数据来自于各种来源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。数据量的巨大使得传统的数据处理和分析方法无法应对，需要借助先进的大数据处理技术进行处理。
2、种类多样：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。这些数据的种类多样，包括文本、图像、音频、视频等。这种多样性使得大数据处理和分析更加复杂，需要采用多种技术进行处理。
3、处理速度快：大数据处理需要快速、高效地处理大量数据。传统的数据处理方法通常采用批处理方式，而大数据处理则采用流处理方式，可以实时处理数据，提高数据处理效率。
4、价值密度低：虽然大数据包含海量信息，但其中很多信息并不具有实际价值。因此，在进行大数据处理和分析时，需要采用有效的方法对数据进行清洗、筛选和处理，提取出有价值的信息。