商业智能与大数据之间的差异可以从哪几个方面体现？-36氪企服点评

大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，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。下面就有小编为您带来商业智能与大数据之间的差异可以从哪几个方面体现的相关介绍。

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一、大数据与商业智能

商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。

商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。

BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。

大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。

商业智能与大数据之间的差异可以从哪几个方面体现？

二、大数据和商业智能BI的关系

从概念的角度区分

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地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。

大数据（big data）是一种信息资产，它是无法在一定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，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。简单而言，大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。

从数据来源的角度区分

大数据、的数据来源包括内部数据和外部数据，有很大一部分数据是包括音频、视频、图像在内的非结构化数据，或是半结构化数据。这类数据通过大数据管理的方式进行整合，然后用BI的方法进行分析挖掘处理。

而BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

从技术的角度区分

从技术方面来看，传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，都处于淘汰的边缘，因为解决不了海量数据（包括结构化与非结构化）的处理问题，BI的很多功能都可以被对应的大数据组件所替代。大多数企业即使没有大数据业务的驱动，大数据技术的优势依然不容小觑。

从应用的角度区分

BI涉及的应用科学包括：终端用户查询和报告工具、数据挖掘软件、数据仓库产品。主流的传统商业智能工具包括BO、COGNOS。一些新型的BI工具如Tableau、Qlikview、帆软FineBI在目前市场也被广泛应用。

而大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面，如医疗行业、金融行业、体育行业、安全执法、城市改善等等。当然，大数据所涵盖的领域不止这些，未来还会有许多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。

从决策者的角度区分

BI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。

从人员技能角度区分

大数据的数据处理，涉及很多新的技术，不同的应用场景需要不同的大数据处理方法，需要有人专门进行研究和探索，可见大数据对于BI人员的技能要求有所提高。

从发展趋势的角度区分

随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不仅仅关注事务处理过程，而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

BI的发展趋势可以归纳为以下几点：从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展，从传统功能向增强型功能转变，从传统型BI向敏捷型BI转变。

信息化时代催生出了许多高新应用化技术，大数据技术就是这样一种新兴技术。目前大数据技术已经广泛应用于企业营销、行业应用等等。而大数据除了帮助各类企业更好地营销推广，还可以有更多宏观的应用。总的来看，大数据的发展趋势包括：数据的资源化，与云计算的深度结合，数据管理成为核心竞争力，数据生态系统复合化程度加强，数据质量是BI(商业智能)成功的关键，数据泄露泛滥。以上就是小编为您介绍的商业智能与大数据之间的差异可以从哪几个方面体现，希望对您有所帮助。