数据加速并发和辅助的区别在于其解决的问题不同。数据加速并发是通过优化数据处理的算法和数据结构，提高数据处理的效率，从而实现并发处理的目的。例如，在处理大量数据时，可以采用多线程并发处理的方式，将数据分成多个部分，每个线程负责处理其中的一部分，从而提高处理速度。
而数据处理的辅助则是通过辅助工具或技术，对数据进行预处理、清洗、转换等操作，以提高数据的质量和可用性。例如，可以使用数据清洗工具来去除数据中的噪音和异常值，使用数据转换工具将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续的分析和处理。
因此，数据加速并发和辅助都是为了提高数据处理的效率和质量，但其解决的问题和采用的方法不同。
