大数据技术与应用和软件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：
大数据技术是指处理、分析、挖掘和利用大规模数据的技术和方法。它包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个环节。而软件技术则是指开发、维护和管理计算机程序和相关文档的过程，包括编程语言、算法、数据库、操作系统等。
2. 应用领域的区别：
大数据技术主要应用于商业、科研、医疗、金融等领域，通过对大量数据的分析和挖掘，为决策提供支持。例如，在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户需求，优化产品；在科研领域，大数据分析可以揭示科学规律，推动科技进步。而软件技术则广泛应用于各个领域，如软件开发、系统维护、项目管理等。
3. 技术实现上的区别：
大数据技术需要借助分布式计算、云计算、物联网等先进技术来实现数据的采集、存储、处理和分析。而软件技术则是通过编写代码来实现程序的功能。例如，在分布式计算中，大数据技术需要使用MapReduce等框架来处理大量数据；而在软件开发中，则需要使用面向对象编程、函数式编程等方法来实现功能。
4. 数据类型上的区别：
大数据技术处理的是结构化和非结构化的大规模数据集，这些数据通常包含大量的文本、图像、音视频等信息。而软件技术处理的通常是结构化的数据，如关系型数据库中的表格数据。
5. 性能要求上的区别：
大数据技术对数据处理速度和效率的要求较高，需要在保证数据安全的前提下快速处理大量数据。而软件技术对性能的要求相对较低，更注重代码的可读性和可维护性。
6. 发展趋势上的区别：
大数据技术的发展趋势是人工智能、机器学习和深度学习等技术的应用，这些技术可以帮助我们更好地理解和处理大规模数据。而软件技术的发展趋势是云计算、容器化和微服务等技术的应用，这些技术可以提高软件的开发效率和部署速度。
总之，大数据技术与应用和软件技术虽然都是信息技术的重要组成部分，但它们关注的重点和应用领域有所不同。大数据技术更侧重于处理大规模数据，而软件技术更侧重于开发和维护程序。随着科技的发展，这两个领域的界限可能会逐渐模糊，相互融合的趋势也将越来越明显。
