大数据开发 主要涉及数据的收集、存储和管理，需要构建强大的数据处理基础设施，包括硬件平台、数据库系统以及各种数据处理工具和技术，其目标是实现高效的数据处理能力，以便能够应对海量的数据。
数据分析 则侧重于从大量数据中提取有价值的信息，这通常涉及到对数据进行清洗、转换、挖掘和可视化等操作，数据分析的目的是发现数据中的模式和趋势，为业务决策提供依据。
从技术复杂性的角度来看，大数据开发相对更为复杂，大数据环境下数据处理需要考虑多种因素，如数据的多样性、实时性、可扩展性和安全性等，大数据开发还需要掌握一系列先进的技术，Hadoop、Spark、NoSQL 数据库等，这些技术的学习和应用本身就需要一定的专业知识和经验。
相比之下，数据分析虽然也需要一定的技术水平，但相对来说门槛较低一些，对于一些简单的分析任务，可以使用 Excel、Python 等通用工具来完成，如果进行高级的数据分析和建模工作，同样需要对相关技术和方法有深入的了解。
接下来我们谈谈人才需求，大数据开发领域更需要具备扎实的计算机科学基础和专业技能的人才，比如编程能力、算法设计能力、系统架构设计能力等，了解行业背景和应用场景也是非常重要的，因为不同的行业有不同的数据处理需求和挑战。
而数据分析领域则需要更多关注统计学和数据挖掘方面的知识，优秀的分析师应该擅长运用各种统计方法和机器学习模型来揭示数据背后的规律和关系，良好的沟通能力和逻辑思维能力也是成为一名优秀分析师的关键素质。
我们来讨论实际应用效果，在实际工作中，大数据开发和数据分析通常是相互依存、协同工作的关系，只有当两者紧密结合时，才能充分发挥出大数据的价值，在金融行业中，银行在进行客户风险评估时，既需要进行大规模的交易记录和历史信用记录的大数据采集和处理（即大数据开发），又需要对这些数据进行深度分析和建模（即数据分析），通过这种方式，银行可以更准确地评估客户的信用风险，从而制定更加精准的风险控制策略。
“大数据开发”和“数据分析”哪一个难度更大这个问题并没有绝对的答案，但从技术复杂性、人才需求以及实际应用效果等方面来看，我们可以得出结论：在大数据时代背景下，两者缺一不可，都是企业和个人必须掌握的核心技能之一，只有将大数据开发和数据分析结合起来，才能真正实现数据的最大价值，为企业和社会创造更多的财富和价值。
