大数据的多样性体现在以下几个方面：
1. 数据类型多样性：大数据包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件、JSON格式数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。这些不同类型的数据需要不同的处理和分析方法。
2. 数据来源多样性：大数据可以来自多个渠道和来源，如社交媒体、传感器、日志文件、互联网搜索等。这些不同来源的数据具有不同的特点和价值，需要综合利用。
3. 数据规模多样性：大数据的规模通常非常庞大，可以是以TB（千兆字节）或PB（拍字节）为单位的数据集。同时，大数据也可以是小规模但高频率的数据流。不同规模的数据需要不同的处理和存储策略。
4. 数据质量多样性：大数据的质量可能存在不一致、不完整、不准确等问题，需要进行数据清洗和质量控制。同时，大数据也可能包含有价值的异常数据，需要进行异常检测和分析。
5. 数据关联多样性：大数据中的数据之间可能存在复杂的关联关系，如网络关系、时间序列关系、空间关系等。通过分析这些关联关系，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式。

综上所述，大数据的多样性体现在数据类型、数据来源、数据规模、数据质量和数据关联等方面，对于会计实务的应用，需要充分考虑和处理这些多样性特征。