从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。
大数据和数据分析不是完全一样的概念，它们有些许区别。简单来说，大数据是指海量、复杂的数据集合，而数据分析则是指对数据进行处理和分析的过程。具体来说，大数据通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如网络日志和社交媒体内容）。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。
大数据、数据分析和数据挖掘都是数据处理的不同方面，但它们之间存在一些明显的区别。大数据主要是指处理大规模数据的能力，包括数据的收集、存储、处理、查询和分析等。它的主要目标是高效地处理和管理大规模的数据，以便能够更好地利用这些数据。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。
所以相较于传统的数据分析师来说，大数据分析师首先要学会的就是打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
大数据和数据分析的区别：定义和焦点不同、目标不同、方法和技术不同。定义和焦点不同 大数据：大数据指的是庞大且复杂的数据集，通常包括传统数据库无法轻松处理的数据。这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。传统数据分析与大数据分析的三方面异同：第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。
第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。
大数据数据分析师和数据分析师区别在于：一个在前端搭建平台软件使数据采集更高效更全面更准确，一个在后端处理原始数据，清洗数据，建立分析模型进行分析，就像开采石油，怎么采，去哪儿采是工程师的工作，把原油进行分解，提炼，萃取是分析师的工作。
从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。