大数据批处理系统和业务系统是两种不同类型的系统，它们在目的、设计、功能和使用场景上有所区别。以下是大数据批处理系统和业务系统之间的一些主要差异：

1. **目的**：
   - **大数据批处理系统**：主要用于处理和分析大量数据，通常用于生成报告、数据分析、机器学习等。
   - **业务系统**：用于支持日常业务操作，如订单处理、客户关系管理、库存管理等。

2. **数据处理方式**：
   - **大数据批处理系统**：通常在预定时间或特定条件下批量处理数据。
   - **业务系统**：处理实时或近实时的交互式数据，需要快速响应用户请求。

3. **数据量**：
   - **大数据批处理系统**：设计用于处理大规模数据集，通常在TB或PB级别。
   - **业务系统**：数据量相对较小，但可能需要快速访问和更新。

4. **性能要求**：
   - **大数据批处理系统**：优化了数据处理速度和存储效率，可能牺牲了交互式性能。
   - **业务系统**：需要快速响应，优化了交互式性能和事务处理。

5. **用户体验**：
   - **大数据批处理系统**：通常不涉及最终用户交互，更多地被数据分析师和数据科学家使用。
   - **业务系统**：直接与用户交互，需要友好的用户界面和流畅的用户体验。

6. **实时性**：
   - **大数据批处理系统**：不要求实时处理，可以延后处理数据。
   - **业务系统**：通常要求实时或准实时处理，以满足业务需求。

7. **系统架构**：
   - **大数据批处理系统**：可能使用分布式计算框架，如Hadoop或Spark。
   - **业务系统**：可能使用传统的关系数据库和应用服务器架构。

8. **数据存储**：
   - **大数据批处理系统**：可能使用分布式文件系统或NoSQL数据库。
   - **业务系统**：通常使用关系数据库管理系统（RDBMS）。

9. **可扩展性**：
   - **大数据批处理系统**：设计时就考虑了水平扩展，易于扩展存储和计算资源。
   - **业务系统**：可扩展性可能更侧重于事务处理能力和用户并发访问。

10. **容错性**：
    - **大数据批处理系统**：在分布式计算中具有内建的容错机制。
    - **业务系统**：需要高可用性和故障转移机制，以保证业务连续性。

11. **成本考量**：
    - **大数据批处理系统**：可能需要投资于数据存储和计算能力。
    - **业务系统**：成本可能更多地与软件许可、维护和用户支持相关。

12. **安全性**：
    - 两者都需考虑安全性，但**业务系统**可能更侧重于交易安全和用户数据保护。

大数据批处理系统和业务系统各有其特点和适用场景，它们可以独立存在，也可以相互配合，共同支撑企业的数据分析和业务运营需求。