大数据是指那些对于传统数据处理工具来说过于庞大或非结构化而无法有效处理的海量、复杂数据集。数据分析是对数据集进行检查以揭示模式、趋势或洞见的流程。关键区别在于它们的侧重点：大数据处理的是处理海量数据集所需的存储、管理和基础设施，而数据分析侧重于从数据中提取有意义的信息，无论数据大小如何。可以把大数据想象成原材料，而数据分析则是用于提炼和解释原材料的工具和方法。
大数据的特点是“3个V”：Volume（体量巨大）、Velocity（生成速度快）和Variety（格式多样，如文本、图片或日志）。例如，社交媒体平台每天生成 PB 级（拍字节）的用户帖子、图片和互动指标。为了管理这些数据，开发者使用 Hadoop 等分布式系统或基于云的存储（例如 Amazon S3）以及 Apache Spark 等处理框架。这些工具将任务分解为更小的块，分布在集群中并行处理。相比之下，数据分析可能涉及使用 SQL 查询这部分数据的子集，使用带有 Pandas 的 Python 应用统计模型，或者构建仪表盘来可视化用户行为趋势。这里的目标是可操作的洞见，而不仅仅是处理规模。
处理大数据的开发者通常关注可伸缩性、容错性和高效的数据管道。例如，优化 Apache Kafka 进行实时数据流处理需要配置分区和副本以确保可靠性。然而，数据分析强调探索数据的算法和工具。开发者可能使用 Jupyter Notebooks 清洗数据集，应用 Scikit-learn 等机器学习库预测客户流失，或者使用 Tableau 创建可视化。尽管存在重叠——例如使用 Spark 进行存储和分析——区别仍然存在：大数据解决的是如何大规模管理数据的问题，而数据分析通过分析来解答“为什么”和“是什么”。