数据挖掘和大数据开发哪个难点?

数据挖掘的难点在于从海量数据中提取有价值的信息，需要深厚的算法知识和业务理解能力；大数据开发的难点在于构建高效稳定的处理系统，需要强大的工程实现和系统优化能力。

对比

数据挖掘：难点集中在算法设计和结果解释上。需要处理数据噪声、特征工程，还要确保模型可解释。数据量增大时，计算复杂度会指数级上升，比如处理10亿条记录可能需要数周时间。业务场景不同，挖掘方法也要调整，没有固定公式。模型效果不好时，要反复调整参数，这个过程非常耗时。

大数据开发：难点在于系统架构和性能优化。要处理TB级数据，必须设计分布式计算框架，比如Hadoop或Spark。系统稳定性要求极高，一个节点故障可能导致整个任务失败。实时数据处理需要毫秒级响应，这对延迟控制很严格。数据量增长10倍，系统资源也要同步扩展，成本控制是个大问题。