软件工程和大数据分析是两个不同的领域，它们在目标、方法和技术上都有很大的区别。
1. 目标：软件工程的目标是开发和维护计算机程序，以满足特定的需求和功能。而大数据分析的目标是从大量的数据中提取有价值的信息，以便做出决策或预测。
2. 方法：软件工程主要采用结构化的方法，如瀑布模型、敏捷开发等。这些方法强调按照一定的顺序进行软件开发，确保每个阶段的工作都能得到充分的验证和测试。而大数据分析则采用非结构化的方法，如数据挖掘、机器学习等。这些方法强调从大量数据中发现模式、关联和趋势，以支持决策和预测。
3. 技术：软件工程主要涉及编程语言、算法、数据库等技术。这些技术用于实现软件的功能和性能。而大数据分析则涉及数据存储、处理、分析等技术。这些技术用于处理和分析大规模数据集，提取有价值的信息。
4. 应用领域：软件工程主要应用于软件开发和维护，如操作系统、应用程序等。而大数据分析则应用于商业、科研、医疗等领域，如市场分析、疾病预测、金融风险评估等。
5. 结果：软件工程的结果通常是可执行的程序或系统，可以满足特定的需求。而大数据分析的结果则是对数据的分析和解释，可以提供有价值的信息和见解。
6. 挑战：软件工程面临的挑战包括需求不明确、设计复杂、代码质量难以保证等问题。而大数据分析面临的挑战包括数据量大、数据质量问题、计算资源有限等问题。
总之，软件工程和大数据分析虽然都是信息技术领域的重要分支，但它们的目标、方法和应用领域都有很大的区别。软件工程更注重软件开发和维护，而大数据分析更注重从大量数据中提取有价值的信息。
