大数据和BI商业智能的区别与联系

       如今，科技浪潮一浪高过一浪，大数据、人工智能等，都将带来全新的挑战与机遇，未来的世界会怎样？公司如何应对？下面就让小编来给大家介绍一下关于大数据和BI商业智能的区别与联系，希望能给大家带来帮助哦。

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大数据和BI商业智能的区别与联系

大数据和BI两者的区别

       BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策，解决的是管理运营战略的问题。

       大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。

       不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从"道"的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

       当然纯粹从思想的角度讲，两者在概念上是可以实现统一的，都遵循数据-信息-知识-智慧这个脉络，甚至在更高的层次，两者也是可以统一的。

两者技术上有什么相关性?

       传统BI的技术标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表。

       大数据的技术标签：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。

       大数据和BI商业智能有何区别？有何相关？

       传统BI就目前来讲，其功能都可以被对应的大数据组件所替代，但大多数企业缺乏大数据业务的驱动，也缺乏相关的高技术人才。

       不过新型BI被赋予了更多“大数据”潜能。正如图右侧架构所示，BI架设在大数据应用层，抽取etl后或者Hive来的数据又可作通用类的业务分析。既满足了海量实时数据分析，也满足了决策型的业务分析。

企业应该青睐大数据还是商业智能?

       在技术领域，虽然传统BI的一些技术ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表似乎都将处于落后边缘，因为它难以解决日后海量数据的处理问题，但是，也不能全盘否定或替代成大数据。一些企业采用SAP HANA，FineBI的直连大数据引擎都是基于这个问题优化的方案。BI的那套也将长期存在，毕竟企业对BI方案还是很青睐，大数据的普及和应用也是个漫长的过程。

大数据 VS 商业智能

       大数据不是空口说说，它的第一要务就是解决业务问题，大数据一定程度上就是用全新的数据技术手段来拓展和优化业务，传统企业需要聚集一拨人来研究这个问题，需要有人专门研究和探索。如果对外，想清楚新的商业模式，如果对内，想清楚在哪个场景，可以用大数据的手段提升效率。

       当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。从领域的角度看，广告、营销、风控、供应链都是大数据发挥价值的地方，对于特定企业，比如电信运营商，大数据也可以在网络优化等方面提供新方法。
并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台，需要考虑到企业的信息化水平和各项成本，量力而行吧，可以自行研发 ，比如BAT;也可以选型采购，比如传统大企业;中小型企业也可以租用，比如用阿里云和AWS。

       就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI人员既不要一提大数据，就嗤之以鼻，认为它是新包装的马甲，其实就那么回事;也不需妄自菲薄，以为搞大数据就那么高大上，它的确是BI大多数思想的传承。

       总体来说，选择大数据还是BI根据需求确定，大数据组件大多开源，需要大量的人力开发。BI大多商业化，需要一定的资金和一定时间的项目实施。以上就是小编为大家介绍的关于大数据和BI商业智能的区别与联系，希望能给大家带来帮助哦。