大数据应用和软件技术是两个不同的概念，它们之间存在一些区别。
1. 定义上的区别：
大数据应用是指通过大数据分析技术，对海量数据进行挖掘、分析和处理，从而发现数据中的规律、趋势和关联性，为决策提供支持。而软件技术是指开发、维护和管理计算机程序的过程，包括编程语言、算法、数据结构等。
2. 应用领域的区别：
大数据应用主要应用于商业、金融、医疗、教育等领域，通过对海量数据的处理和分析，为企业提供决策支持，提高业务效率。而软件技术的应用范围非常广泛，包括操作系统、数据库、编程语言、网络通信等，几乎涵盖了所有计算机应用领域。
3. 技术实现上的区别：
大数据应用需要借助大数据分析技术和工具，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析。而软件技术则涉及到编程、算法、数据结构等多个方面，需要具备一定的编程能力和逻辑思维能力。
4. 性能要求上的区别：
大数据应用通常需要处理大量数据，对计算速度和存储容量有较高要求。因此，大数据应用需要使用高性能的硬件设备和分布式计算技术，如Hadoop集群、Spark集群等。而软件技术的性能要求相对较低，主要关注代码的可读性和可维护性。
5. 发展趋势上的区别：
随着大数据技术的不断发展，大数据应用在各个领域的应用越来越广泛，成为推动社会进步的重要力量。而软件技术的发展也在不断更新，新的编程语言、算法和工具层出不穷，为软件开发提供了更多的选择和可能性。
总之，大数据应用和软件技术虽然都是计算机领域的应用，但它们在定义、应用领域、技术实现、性能要求和发展趋势等方面存在明显的区别。大数据应用侧重于对海量数据的处理和分析，为决策提供支持；而软件技术则关注编程、算法、数据结构等方面的知识，为软件开发提供支持。
