大数据和会计是两个完全不同的概念，但在现代商业环境中，它们的交叉点越来越多。

首先，大数据是指在传统数据处理应用软件无法处理的大量、复杂的数据集。这些数据可以来自各种来源，包括社交媒体、网络搜索、交易记录等。大数据的主要特点是大量、速度快、种类多、价值密度低。大数据的处理涉及到数据的收集、存储、管理、分析和解释等一系列过程。

相比之下，会计是一种测量、处理和传递财务信息的技术。它的主要目标是帮助决策者，如投资者、管理者、监管者等，做出更好的经济决策。会计的主要工作包括记录交易、编制财务报表、进行审计等。

大数据和会计的主要区别在于它们处理的数据类型和目标。大数据处理的是非结构化的、大量的数据，目标是从中发现模式和趋势，以帮助企业做出更好的决策。而会计处理的是结构化的、有关企业财务状况的数据，目标是提供准确、及时的财务信息，以帮助决策者做出经济决策。

然而，随着技术的发展，大数据和会计的界限正在变得模糊。例如，会计师现在可以使用大数据技术来分析大量的交易数据，以发现可能的欺诈行为。同时，大数据也可以帮助会计师更好地理解企业的业务模式和风险，从而提供更好的审计和咨询服务。

拓展知识：人工智能在会计中的应用。随着人工智能技术的发展，它已经开始在会计领域中发挥作用。例如，人工智能可以自动处理大量的发票和收据，大大减少了会计师的工作量。同时，人工智能也可以帮助会计师进行复杂的数据分析，以发现可能的欺诈行为或者预测企业的财务状况。这些都显示了人工智能在会计领域的巨大潜力。