远程模式和本地模式在操作上的区别主要体现在数据处理的管理方式和系统资源的利用上。

远程模式：

1. 资源利用：远程模式下，数据处理任务会分散到多个服务器或节点上进行处理。这种模式下，通常是依赖一个集群，能够充分利用集群的并行计算能力。
2. 适用场景：适用于大数据处理，分布式计算以及需要高性能并行处理的任务。例如，Hadoop、Spark这样的数据处理框架常常运行在远程模式下。
3. 数据传输：数据需要从本地传输到远程服务器进行处理，这可能会带来一定的网络延迟，尤其在大数据量的情况下。
4. 管理与维护：需要对远程服务器进行管理、维护和监控，可能涉及到更多的运维工作。

本地模式：

1. 资源利用：本地模式下，所有的数据处理任务都在单一的本地机器上完成。这种模式下，依赖的是本地计算机的计算能力和内存。
2. 适用场景：适用于小数据集的处理，开发和调试环境下的测试。比如说，开发人员在编写和测试数据处理程序时，常常会使用本地模式。
3. 数据传输：无需考虑数据传输问题，因为数据处理在本地进行。
4. 管理与维护：相对简单，不需要复杂的集群管理和维护。

切换模式的时机：

1. 开发和调试阶段：通常在开发和调试阶段，使用本地模式进行快速测试，省去了远程数据传输的延迟，也不需要管理复杂的集群。
2. 生产环境：在进入生产环境时，尤其是当数据量变大或需要高性能计算时，切换到远程模式。这会提升处理效率，同时能够利用远程集群的计算资源。

总的来说，选择切换模式的时机主要取决于数据处理的规模、计算资源需求以及工作流程的具体要求。