1.提高數據處理效率:大數據技術可以快速處理大量數據，提高會計工作效率。傳統的會計工作需要人工處理數據，而大數據技術可以通過自動化和智能化快速準確地處理數據，減少人工操作的時間和出錯率。
2.提升數據分析能力:大數據技術可以對海量數據進行深度挖掘和分析，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，會計師可以更準確地預測未來的經濟走勢和業務發展，為企業決策提供更準確的數據支持。
3.優化風險管理:大數據技術可以幫助會計師更好地識別和評估潛在風險。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.促進產融結合:大數據技術可以促進會計和業務的融合。通過對業務數據和財務數據的整合分析，會計人員可以更好地了解企業的經營和業務需求，為企業提供更準確的財務分析和決策支持。
大數據在會計中應用的缺點如下:
1.數據安全:隨著大數據技術的應用，大量敏感信息被收集和存儲，包括客戶信息和交易數據。這些信息壹旦泄露或使用不當，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:由於大數據來源廣、數量巨大，數據質量往往難以保證。存在數據不準確、不完整、不規範等問題，會影響數據分析的準確性和可靠性。
3.技術難度和成本: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、海量存儲設備等。同時，數據挖掘和分析需要投入大量的人力物力。這些因素增加了企業的技術難度和成本。
4.監管和政策問題:大數據的收集和使用涉及許多監管和政策限制及要求。如果企業不遵守相關法律和政策，可能會面臨法律風險和合規問題。
大數據的特征:
1.海量數據:大數據通常是指海量數據，這些數據來源於各種渠道，包括社交媒體、企業數據庫、物聯網設備等等。龐大的數據量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.多樣性:大數據包含多種類型的數據，如結構化數據、非結構化數據和半結構化數據。這些數據多種多樣，包括文本、圖像、音頻、視頻等等。這種多樣性使得大數據的處理和分析更加復雜，需要多種技術。
3.處理速度快:大數據處理需要快速高效地處理大量數據。傳統的數據處理方式通常采用批處理，而大數據處理采用流處理，可以實時處理數據，提高數據處理效率。
4.價值密度低:大數據雖然包含了海量的信息，但很多沒有實用價值。因此，在處理和分析大數據時，需要采用有效的方法對數據進行清洗、過濾和處理，提取有價值的信息。