大数据与bi最大的区别是什么？
现在是大数据时代，商业智能bi也很流行，所以当我们使用大数据技术时，要弄清楚大数据和商业智能bi的区别，很多人并不能分清大数据和bi的区别，接下来，小编就给大家介绍一下大数据与bi最大的区别是什么，一起来看看吧。
大数据与bi最大的区别是什么
一、什么是商业智能bi？
商业智能bi是一整套完整的解决方案，它集成了企业中的数据统计，快速准确地提供报告，并提供决策基础，帮助企业做出明智的商业决策。
ETL和数据集成平台是伴随商业智能而产生的。电子邮件，提取转换装载，数据提取，转换和装载。其主要功能是提取各种业务数据并转化为业务数据，实现BI和数据仓库对数据格式和内容的严格要求。
这些数据集成平台与ETL有着密切的联系，ETL的主要功能是实现不同系统中不同格式的数据可以根据目标需求被提取并转换为相应的格式。资料整合一开始是点到点的，慢慢发现这种模式难以控制企业资料及资料标准在不同所有权体系间的流动。这样就产生了统一的企业数据平台需求，来实现企业之间的不同数据交互。
二、什么是大数据？
数据集成平台可以将所有应用系统，如网络中心连接起来，从而在系统间实现数据互操作性的存在与否。基于BI的数据整合平台、数据仓库，现在已经超越了原来的要求，进入了更高的阶段。
目前，大数据应用主要集中在非结构化数据上，大量的关于因特网，Twitter,Facebook，博客等非结构化数据的讨论。这样理解大规模数据应用程序，显然有些脱轨。结构性数据也属于大数据范畴，其特征和特性都是相同的，例如数据的数量庞大，增长速度更快，对数据处理的要求更高等等。
结构性数据是指理论上被认可的或与使用价值相关的密度最大的互联网大数据部分统计数据，与结构性数据相比，非结构性数据具有使用价值相对密度低和含金量高的优势。没有人会在Hadoop服务平台出现之前讨论互联网大数据。统计学应用的关键是结构化数据，多选用IBM、HP等知名企业的小型机或服务器设备。
由于产量有限，没有价值，我们认为用传统的方法处理这些价值密度较低的非结构化数据。当Hadoop平台出现时，它提供了一种开放、廉价、基于通用商务硬件的平台，其核心是分布式、大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造了有利条件。
数据源主要包括结构化数据，包括各种数据库查询、各种结构化文档、消息队列、软件系统统计数据等，其次是非结构化数据。可以再细分为两个部分：社会媒体和机器设备以及传感器产生的大量数据。这些社会媒体都是指在Facebook，博客，论坛中产生的数据。
三、大数据与bi最大的区别是什么？
1、从数据来源角度
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。
2、 从发展方向角度
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。
3、从人员的角度
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。
与大数据相比，商业智能更关注决策。描述事实更多的是基于群体共性，帮助决策者把握宏观统计趋势，通常用于支持商业决策。大数据有更广泛的内涵，常常描述个人和更多的个人决策。BI应用程序在企业中的实现是为了更好的共享和使用数据。以上就是小编为大家带来的大数据与bi最大的区别是什么，希望对您有帮助。
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