大数据与审计学和审计学的区别主要体现在以下几个方面：
1. 数据来源不同：大数据主要来源于互联网、社交媒体、物联网等，而审计学的数据主要来源于财务报表、审计报告等。
2. 数据处理方式不同：大数据的处理通常需要使用到各种数据分析工具和技术，如机器学习、人工智能等，而审计学的处理则主要是通过审计程序和方法，如抽样、函证、分析等。
3. 数据应用范围不同：大数据的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、教育、交通等多个领域，而审计学的应用则主要集中在财务审计、合规审计等领域。
4. 数据质量要求不同：由于大数据的来源多样，数据的质量也各不相同，因此对数据的处理和分析提出了更高的要求。而审计学的数据质量相对较高，因为审计工作需要保证数据的准确性和完整性。
5. 数据更新频率不同：大数据的更新频率非常高，需要实时或者近实时地处理和分析数据。而审计学的数据更新频率相对较低，主要是定期进行审计工作。
6. 数据隐私保护要求不同：由于大数据涉及到大量的个人隐私信息，因此在处理和分析大数据时，需要严格遵守相关的隐私保护法规，而审计学在这方面的要求相对较低。
7. 数据可视化方式不同：大数据的分析结果通常需要通过图表、图像等形式进行展示，以便于理解和交流。而审计学的结果则需要通过文字、表格等形式进行展示，更注重信息的传递和解释。
8. 数据安全要求不同：由于大数据涉及到大量的敏感信息，因此在处理和传输大数据时，需要采取严格的安全措施，以防止数据泄露或被恶意利用。而审计学的数据相对安全，不需要过于担心数据的安全问题。
总的来说，大数据与审计学和审计学的主要区别在于数据来源、数据处理方式、数据应用范围、数据质量要求、数据更新频率、数据隐私保护要求、数据可视化方式以及数据安全要求等方面。
