大数据系统研发和分析应用是两个密切相关但又有区别的概念。在大数据领域，这两个角色通常由不同的团队或个人承担，但他们的工作目标和职责却有着明显的不同。
首先，从工作内容上来看，大数据系统研发主要负责设计和实现大数据处理平台、存储系统、计算框架等基础设施。这些工作涉及到大量的技术研究和创新，需要对大数据技术有深入的理解和掌握。而数据分析应用则主要负责利用大数据进行数据挖掘、模式识别、预测分析等，以帮助企业或组织做出更明智的决策。
其次，从工作性质上来看，大数据系统研发更偏向于理论研究和技术探索，需要不断尝试新的技术和方法，以期达到更好的数据处理效果。而数据分析应用则更偏向于实践操作，需要根据实际业务需求，选择合适的数据分析方法和工具，以达到预期的分析效果。
再次，从工作成果上来看，大数据系统研发的成果主要体现在技术创新和技术进步上，可能会产生一些新的理论和方法，对整个大数据领域的发展产生深远影响。而数据分析应用的成果则主要体现在实际业务效果上，如提高业务效率、优化业务流程、提升用户体验等。
最后，从工作挑战上来看，大数据系统研发面临的挑战主要是技术难题和创新难题，需要不断突破技术瓶颈，推动技术的发展。而数据分析应用面临的挑战主要是业务难题和数据质量问题，需要深入了解业务需求，解决数据质量问题，提高数据分析的准确性和可靠性。
总的来说，大数据系统研发和数据分析应用虽然都是大数据领域的工作，但他们的工作内容、性质、成果和挑战都有所不同。大数据系统研发更偏向于技术研究和创新，而数据分析应用更偏向于实践操作和业务优化。
