bi和大数据的区别是什么？

    BI中文翻译为商业智能(Business Intelligence)是一套完整的解决方案，用于有效地整合组织中已有的数据，快速准确地提供报告，并提供决策基础，从而帮助组织作出明智的商业运营决策。大数据是指从所收集的大量数据中，通过算法直接分析来自不同渠道、不同格式的数据，从中发现数据之间的相关性。简言之，大数据更加强调发现，以及猜测和验证的循环逼近过程。下面就让小编为大家介绍bi和大数据的区别是什么？

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bi和大数据的区别是什么？

    大数据和传统BI无论定义如何不同，都是社会发展到不同阶段的产物，通过几个纬度，我们很快就能看出它们的差别：

一、从数据源的角度

    大数据应用的数据源，不仅包括非结构化数据，还包括各种系统数据、数据库数据。这些非结构化数据主要集中在因特网上和某些社交网站上的数据，以及某些机器设备上的数据，它们构成了大数据应用的数据源。对大数据的分析工具而言，现阶段对于非结构化数据的分析也比较多。
    随着数据集成技术的日益成熟，对于数据提取、数据集成平台的需求日益多样化，数据集成平台将帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了更好地共享和利用数据。

二、从思维方式上看

    大数据对传统BI既有继承又有发展，从“道”的角度来看，BI不同于大数据的地方在于前者更倾向于决策，对事实的描述多是基于群体共性，有助于决策者把握宏观统计趋势，适合操作指标支撑类问题，而大数据则内涵更广泛，倾向于描绘个体，更注重个性化决策。

三、从发展方向上看

    商业智能的发展要从传统的商业智能模式开始转变，对企业而言，商业智能不仅是IT项目，也是一种管理和思考的方式，从技术的部署到商业过程规划，商业智能迎来了新的发展。对大数据而言，现阶段对非结构化数据的重视程度越来越高，不同的数据分析工具的出现以及行内的应用范围不断扩大，对大数据应用而言，如何与所应用的行业深度结合才是最重要的。

四、工具方面

    常规BI采用ETL、数据仓库、OLAP、可视化报告等技术，属于应用层和表示层技术，目前正处于淘汰的边缘，因为它无法解决处理海量数据(结构化和非结构化)的问题。同时，大数据还应用了一套完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决结构化和非结构化的海量数据的ETL，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等技术解决数据的高效读取问题，用Impala等技术实现在线分析等。这是一个全新的产业。

五、从人员的角度出发

    常规BI只需掌握核心的SQL技术，便可从事BI的工作，而大数据的数据处理涉及了太多的新技术，不同的应用场景需要不同的大数据处理方法，再也没有像人机交互那样好的客户端，至少了解流处理，HADOOP，列式，分布式键值数据库，还需要能够在SPARK上开发算法程序，对于用户画像，产品标签化，推荐系统，排序算法都应该有所了解。

    所以，与传统BI相比，大数据不仅仅是PLUS的简单关系，它涉及到思想、工具和人员的深刻变革，BI员工应尽快顺应潮流，更新自我，奋发图强，重新出发。大家如果对这方面的知识感兴趣可以去了解一些相关方面的软件和案例。以上就是小编为大家介绍的关于bi和大数据的区别是什么？的全部内容，希望可以帮助大家。