大数据技术和大数据应用是两个不同的概念，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：
1. 定义上的区别：大数据技术是指用于处理、存储和分析大规模数据集的技术和方法。它包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。而大数据应用则是指基于大数据技术进行的各种业务场景和行业应用，如金融风控、医疗健康、智慧城市、智能制造等。
2. 应用领域的区别：大数据技术主要应用于IT领域，如云计算、物联网、人工智能等。而大数据应用则更广泛地应用于各个行业和领域，如零售、教育、交通、政府等。
3. 技术实现上的区别：大数据技术通常需要借助分布式计算、并行计算、机器学习等技术来实现。而大数据应用则需要根据具体业务场景和需求来设计和实现，可能涉及到更多的定制化和个性化的数据处理和分析方法。
4. 数据量级上的区别：大数据技术主要关注于处理海量、高维度、低价值密度的数据。而大数据应用则更多地关注于处理海量、高价值密度的数据，以及如何从这些数据中提取有价值的信息和知识。
5. 数据质量上的区别：大数据技术在处理过程中可能会遇到数据质量问题，如数据缺失、噪声、不一致等。而大数据应用则需要关注数据的质量和准确性，确保数据的准确性和可靠性。
6. 数据安全和隐私保护上的区别：大数据技术在处理过程中可能会涉及到数据的安全和隐私问题。而大数据应用则需要关注数据的安全性和隐私保护，确保数据的安全和合规性。
总之，大数据技术和大数据应用虽然都是基于大数据技术的应用，但它们在定义、应用领域、技术实现、数据量级、数据质量、数据安全和隐私保护等方面存在较大的差异。大数据技术主要关注于数据处理和分析的方法和技术，而大数据应用则更多地关注于具体的业务场景和行业应用。
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