大数据平台开发和数仓开发是两个不同的概念，它们在目标、功能和应用场景上有很大的区别。
1. 目标：
大数据平台开发的目标是构建一个能够处理大规模数据流的系统，实现数据的采集、存储、计算、分析等功能。而数仓开发的目标是构建一个用于数据分析和管理的数据仓库，实现数据的抽取、转换、加载（ETL）和查询等功能。
2. 功能：
大数据平台开发的功能主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等。它需要处理大量的实时或近实时数据流，具有高吞吐量和低延迟的特点。数仓开发的功能主要包括数据抽取、转换、加载（ETL）和查询等。它主要针对结构化数据，具有较低的吞吐量和较高的查询性能。
3. 应用场景：
大数据平台开发适用于需要处理大量实时或近实时数据流的场景，如金融风控、物联网、智慧城市等。数仓开发适用于需要对结构化数据进行深度分析和挖掘的场景，如商业智能、市场调研、客户关系管理等。
4. 技术栈：
大数据平台开发通常使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、数据库（如HBase、Cassandra）、数据湖（如Amazon S3、Google Cloud Storage）等技术。数仓开发通常使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）、数据仓库中间件（如Informatica、Talend）等技术。
5. 数据类型：
大数据平台开发处理的数据类型包括文本、图片、视频等非结构化数据，以及时间戳、地理位置等半结构化数据。数仓开发处理的数据类型主要是结构化数据，如表格数据、图形数据等。
6. 性能要求：
大数据平台开发对性能的要求较高，需要快速处理大量数据流，保证系统的高吞吐量和低延迟。数仓开发对性能的要求较低，主要关注数据的准确度和完整性。
总之，大数据平台开发和数仓开发是两个不同的技术领域，它们在目标、功能和应用场景上有很大的区别。大数据平台开发主要关注数据的采集、存储、计算和可视化，适用于需要处理大量实时或近实时数据流的场景。数仓开发主要关注数据的抽取、转换、加载和查询，适用于需要对结构化数据进行深度分析和挖掘的场景。
