大数据和应用技术是两个不同的概念，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：大数据是指无法通过传统数据处理工具进行处理的大规模数据集合，这些数据通常具有高速生成、海量存储、多样类型和复杂关联等特点。而应用技术则是指将大数据进行有效处理和分析的技术手段和方法，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等。
2. 处理方式上的区别：大数据的处理需要使用特定的技术和工具，如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及数据挖掘、机器学习、自然语言处理等算法。而应用技术的处理则需要根据具体的业务需求和技术背景来选择合适的技术和方法。
3. 应用领域上的区别：大数据主要应用于商业、科研、医疗等领域，通过对大量数据的分析和挖掘，为企业提供决策支持，为科研人员提供研究基础，为医生提供诊疗依据。而应用技术则广泛应用于各个领域，如金融、教育、医疗、交通等，通过应用技术的应用，可以提高各行业的效率和质量。
4. 数据规模上的区别：大数据的数据规模通常非常庞大，可能达到TB甚至PB级别。而应用技术的数据规模相对较小，一般以MB或GB为单位。
5. 数据处理速度上的区别：大数据的数据处理速度要求非常高，需要在短时间内完成数据的采集、清洗、存储、分析等过程。而应用技术的数据处理速度则相对较慢，可以根据实际需求进行调整。
6. 数据价值上的区别：大数据的价值主要体现在对数据的深入挖掘和分析，能够发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业和个人提供有价值的信息和建议。而应用技术的价值主要体现在提高行业效率和质量，解决实际问题。
总之，大数据和应用技术虽然都是数据处理的重要手段和方法，但它们在定义、处理方式、应用领域、数据规模、数据处理速度和数据价值等方面存在明显的区别。
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