Question

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关_bi商业智能是做什么的

Answer 1

之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。

BI（）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。

伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，ExtractionLoading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。

数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。

数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。

如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。

结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。

采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，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条件。

大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，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，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据，包括用户点击的习惯/特点，发表的评论，评论的特点，网民之间的关系等，这些都构成了大数据来源。另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。此外，手机的置传感器，各种手持设备、门禁系统，摄像头、ATM机等，其数据量也非常巨大。

对于分析大数据的工具，目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。（速鸿科技-BI商业智能大数据分析工具与服务提供商）

Answer 2

大数据和BI商业智能在数据整合、处理和应用方面存在明显的区别。

• 数据的整合和处理方式不同：BI商业智能是一套完整的解决方案，旨在将企业中现有的数据进行有效的整合，通过快速准确地提供报表和提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。它主要针对企业中现有的数据，进行整合、分析和可视化，以支持决策过程。而大数据则是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合，它需要新的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，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的处理涉及到数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理等多个环节，需要使用到多种技术和工具。

• 应用领域和目的不同：BI商业智能主要应用于企业的数据管理和分析领域，通过数据分析来帮助企业做出明智的商业决策。它的应用范围比较广泛，可以应用于不同的行业和领域，如市场营销、销售、财务等。而大数据则更侧重于解决某一类问题的方法，比如对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。大数据的应用范围也更加广泛，可以应用于金融、医疗、电商等多个领域。

总的来说，BI商业智能和大数据是相互关联的，它们在数据处理和应用方面存在一定的重叠和交叉。BI商业智能可以看作是大数据应用的一个子集，它更侧重于对现有数据的整合和分析，以支持企业的决策过程。而大数据则更侧重于对海量数据的处理和分析，以挖掘出更多的价值。

BI商业智能是一套完整的解决方案，旨在将企业中现有的数据进行有效的整合，通过快速准确地提供报表和提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。具体来说，BI商业智能可以提供以下几方面的支持：

• 数据分析：BI商业智能可以帮助企业进行数据分析，包括数据的收集、清洗、整合和分析等环节。通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

• 数据可视化：BI商业智能可以将数据以图表、图像等形式进行可视化展示，使得数据更加直观易懂，方便决策者做出判断和决策。

• 决策支持：BI商业智能可以为决策者提供决策支持，包括提供预测性分析、风险评估等，帮助决策者做出更加明智的决策。

• 业务监控：BI商业智能可以对企业的业务进行实时监控和跟踪，包括销售、库存、财务等方面。通过实时数据的分析，可以及时发现问题并采取相应的措施，以保障企业的正常运营。

• 预测性分析：BI商业智能可以对市场趋势和企业未来的发展进行预测性分析，帮助企业制定更加科学合理的发展战略和计划。

总之，BI商业智能是一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地管理和利用其现有数据，以支持企业的决策过程和业务发展。