大数据和数据挖掘的区别如下：

1.侧重点：一般认为大数据与数据挖掘是两个平行的概念。

大数据侧重描述数据，数据挖掘侧重描述应用。

大数据是基础，是数据挖掘的“燃料”。

2.内涵：大数据的内涵，是从数据量，数据类型和数据增长速度的角度描述数据。

数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的潜藏规律和知识。

3.发展方向：由于大数据的特点，它的存储，传输，计算，处理，分析等，都是传统方式难以应对的，相关的技术就要升级，新的技术栈通常基于分布式架构解决。

而分布式架构又带来一致性，资源调度，性能优化等多种问题。

由此批处理，流计算，图计算，即席查询等方向都有发展。

数据挖掘渴望完整而真实的原始数据，样本平衡很重要。

实施过程涉及机器学习，模式识别，统计学，分布式存储，分布式计算，可视化等，还需要掌握领域专业知识。