大数据分析和大数据研发的区别是：大数据分析的主要职责是根据业务需求，运用各种数据分析工具和技术对大量数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为企业提供数据支持的决策依据。大数据研发则更侧重于研发和维护大数据技术平台和数据仓库，保证大数据的存储、处理和分析能力，为企业提供强有力的数据支持。
一、大数据分析和大数据研发的区别
大数据分析和大数据研发都是与大数据相关的工作，但它们的职责和重点略有不同。
大数据分析的主要职责是根据业务需求，运用各种数据分析工具和技术对大量数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为企业提供数据支持的决策依据。在这个过程中，数据分析师需要具备数据清洗、数据处理、数据可视化、数据建模等技能，熟悉常用的数据分析工具和编程语言，例如Python、R等。
大数据研发则更侧重于研发和维护大数据技术平台和数据仓库，保证大数据的存储、处理和分析能力，为企业提供强有力的数据支持。在这个过程中，大数据研发人员需要具备大数据技术栈的相关知识和经验，例如Hadoop、Spark、Hive、Kafka等，能够编写高效的大数据处理程序，并保证数据平台的稳定性和可靠性。
可以看出，大数据分析更侧重于数据分析和应用，而大数据研发更侧重于技术开发和运维。
