大数据开发与大数据分析师的区别

一、大数据开发介绍
大数据工程师建设和优化系统。帮助数据科学家和数据分析师开展工作。每一个公司里面和数据打交道的人都需要依赖于这些数据是准确的和可获取的。数据工程师保证任何数据都是正常可接收的，可转换的，可存储的并且对于使用者来说是可获取的。
大数据工程师建立了数据分析师和数据科学家依赖的基础。数据工程师对构造数据管道并且经常需要去使用复杂的工具和技术来管理数据负责。不想前面说的两个事业的路径，数据工程师更多的是朝着软件开发能力上学习和提升。
大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在HiveSpark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。
在比较大的组织中，数据工程师需要关注不同的方面：比如使用数据的工具，维护数据库，创建和管理数据管道。不管侧重于什么，一个好的数据工程师能够保证数据科学家和数据分析师专注于解决分析方面的问题，而不是一个数据源一个数据源的去移动、操作数据。数据工程师往往更加注重建设和优化。
二、大数据分析师介绍
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破
大数据分析可以帮助企业能够快速、全面地分析他们的数据洞察力甚至有时直接提供实时分析。通过高性能数据挖掘、预测分析、文本挖掘、预测和优化，利用大数据分析的企业能够推动创新并做出最佳业务决策。利用大数据分析解决方案所提供的所有优势的公司可以更好地优化机器学习并以突破性的方式满足其大数据需求。
大数据分析使企业能够将其大数据缩小到最相关的信息并进行分析，以便为关键业务决策提供信息。这种积极主动的业务方法具有变革性，因为它使数据分析师和决策者能够利用现有的最佳知识和洞见继续前进，而且往往是实时的。这意味着公司可以通过采取快速行动来应对市场变化，关键客户转变的迹象以及影响业务的其他指标，从而提高客户保留率，开发更好的产品并获得竞争优势。利用大数据分析的企业 保真度还能够提高销售和营销效果，发现新的收入机会，改善客户服务，优化运营效率，降低风险并推动其他业务成果。
综上所述，大数据工程师建设和优化系统，专注于解决分析方面的问题；大数据分析师从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。