财务大数据和财务分析师是两个不同的概念，但它们在财务领域都有重要的作用。
财务大数据是指利用大数据技术和分析方法来处理和分析财务数据。它涉及收集、存储、处理和分析大规模的财务数据，以提取有价值的信息和洞察。财务大数据的目标是利用数据驱动的决策，发现隐藏的模式、趋势和关系，从而为企业提供更准确的预测、优化决策和风险管理。
财务分析师则是专业人士，负责分析和解释企业的财务数据和报表。他们使用传统的财务分析工具和技术，如比率分析、趋势分析和比较分析，来评估企业的财务健康状况、业绩和潜在风险。财务分析师的职责包括评估企业的财务报表、分析财务指标、预测未来业绩、提供投资建议等。
两者的区别在于，财务大数据更强调利用先进的技术和算法来处理大规模数据，以发现更深入的洞察和模式。而财务分析师则更注重对财务数据的细致分析和解释，为决策提供实际的建议和指导。
在实际应用中，财务大数据和财务分析师可以相互协作。财务大数据可以为财务分析师提供更丰富的数据资源和分析工具，帮助他们更快速、准确地分析数据。而财务分析师可以利用他们的专业知识和经验，对大数据分析结果进行进一步的解释和应用，为企业决策提供更有价值的建议。
是存在的。
首先，财务大数据是指通过收集、整理和分析大量的财务数据，以发现潜在的商业洞察和趋势的过程。
财务大数据注重数据的收集和处理，通过运用统计学和机器学习等技术，从大量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。
而财务分析师则是指专门从事财务分析工作的专业人士。
财务分析师通过对企业的财务报表和相关数据进行深入分析，评估企业的财务状况和经营绩效，并提供相应的建议和决策支持。
财务分析师需要具备扎实的财务知识和技能，能够运用各种财务分析工具和方法，对企业的财务状况进行全面的评估和分析。
因此，在于侧重点不同。
财务大数据注重数据的收集和处理，强调通过大数据分析来发现商业洞察；而财务分析师则注重对财务数据的深入分析，通过财务分析工具和方法来评估企业的财务状况和经营绩效。
两者在实践中可以相互配合，共同为企业的决策提供支持和指导。
