大数据开发和大数据分析是当今信息技术领域中的两个重要分支，它们在技术要求、职业路径、薪酬水平等方面各有特点。
一、技术要求
1. 大数据开发：大数据开发主要涉及使用编程语言（如python、java等）来处理和分析大规模数据集。这通常包括数据清洗、数据集成、数据存储以及数据处理算法的开发。开发者需要具备编程能力，熟悉至少一种主流的大数据处理框架，如apache hadoop或apache spark。
2. 大数据分析：大数据分析则更侧重于从大量数据中提取有价值的信息，通过统计分析、机器学习等方法进行预测和决策支持。分析师需要具备较强的统计学基础，能够运用各种数据分析工具和技术，如r语言、tableau等。
二、职业路径
1. 大数据开发：大数据开发工程师通常在互联网公司、金融科技公司、咨询公司等从事数据仓库建设、数据挖掘、数据可视化等工作。随着大数据技术的普及，这一领域的专业人才需求持续增长，薪资水平也相对较高。
2. 大数据分析：大数据分析岗位可能更多地出现在商业智能部门、市场研究部门或者政府机构。这些岗位的工作内容更加偏向于策略分析和业务洞察，需要深厚的行业知识和丰富的实践经验。
三、薪酬水平
1. 大数据开发：由于大数据开发涉及到的技术栈广泛且更新迅速，加之对开发人员技能的要求较高，因此这一领域的初级工程师起薪往往较高，有经验的专家或架构师的薪资更是水涨船高。
2. 大数据分析：大数据分析领域虽然入门门槛相对较低，但要达到高级分析师的水平则需要长时间的专业学习和实践积累。因此，在这一领域的中级到高级职位上，薪资水平通常也较为可观。
四、建议
1. 对于正在考虑进入这两个领域的求职者来说，建议先明确自己的兴趣和长期职业规划。如果对编程和数据分析都感兴趣，那么大数据开发可能是一个不错的选择；如果更倾向于解决实际问题和深入理解业务，那么大数据分析可能更适合你。
2. 无论选择哪个方向，持续学习和技能提升都是不可或缺的。随着大数据和人工智能技术的发展，新的技术和工具不断涌现，保持学习的态度将帮助你在这个快速变化的行业中保持竞争力。
总的来说，大数据开发和大数据分析作为两个不同的技术领域，各自有着独特的优势和挑战。对于追求高薪和职业发展的人来说，选择哪一个领域应该基于个人的兴趣、技能和职业规划来决定。
