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大数据分析和大数据研发的区别是什么

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。

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