BI中文翻譯為商業智能(Business Intelligence)是一套完整的解決方案，用于有效地整合組織中已有的數據，快速準確地提供報告，并提供決策基礎，從而幫助組織作出明智的商業運營決策。大數據是指從所收集的大量數據中，通過算法直接分析來自不同渠道、不同格式的數據，從中發現數據之間的相關性。簡言之，大數據更加強調發現，以及猜測和驗證的循環逼近過程。下面就讓小編為大家介紹bi和大數據的區別是什么？

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bi和大數據的區別是什么？

    大數據和傳統BI無論定義如何不同，都是社會發展到不同階段的產物，通過幾個緯度，我們很快就能看出它們的差別：

一、從數據源的角度

    大數據應用的數據源，不僅包括非結構化數據，還包括各種系統數據、數據庫數據。這些非結構化數據主要集中在因特網上和某些社交網站上的數據，以及某些機器設備上的數據，它們構成了大數據應用的數據源。對大數據的分析工具而言，現階段對于非結構化數據的分析也比較多。
    隨著數據集成技術的日益成熟，對于數據提取、數據集成平臺的需求日益多樣化，數據集成平臺將幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了更好地共享和利用數據。

二、從思維方式上看

    大數據對傳統BI既有繼承又有發展，從“道”的角度來看，BI不同于大數據的地方在于前者更傾向于決策，對事實的描述多是基于群體共性，有助于決策者把握宏觀統計趨勢，適合操作指標支撐類問題，而大數據則內涵更廣泛，傾向于描繪個體，更注重個性化決策。

三、從發展方向上看

    商業智能的發展要從傳統的商業智能模式開始轉變，對企業而言，商業智能不僅是IT項目，也是一種管理和思考的方式，從技術的部署到商業過程規劃，商業智能迎來了新的發展。對大數據而言，現階段對非結構化數據的重視程度越來越高，不同的數據分析工具的出現以及行內的應用范圍不斷擴大，對大數據應用而言，如何與所應用的行業深度結合才是最重要的。

四、工具方面

    常規BI采用ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報告等技術，屬于應用層和表示層技術，目前正處于淘汰的邊緣，因為它無法解決處理海量數據(結構化和非結構化)的問題。同時，大數據還應用了一套完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決結構化和非結構化的海量數據的ETL，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等技術解決數據的高效讀取問題，用Impala等技術實現在線分析等。這是一個全新的產業。

五、從人員的角度出發

    常規BI只需掌握核心的SQL技術，便可從事BI的工作，而大數據的數據處理涉及了太多的新技術，不同的應用場景需要不同的大數據處理方法，再也沒有像人機交互那樣好的客戶端，至少了解流處理，HADOOP，列式，分布式鍵值數據庫，還需要能夠在SPARK上開發算法程序，對于用戶畫像，產品標簽化，推薦系統，排序算法都應該有所了解。

    所以，與傳統BI相比，大數據不僅僅是PLUS的簡單關系，它涉及到思想、工具和人員的深刻變革，BI員工應盡快順應潮流，更新自我，奮發圖強，重新出發。大家如果對這方面的知識感興趣可以去了解一些相關方面的軟件和案例。以上就是小編為大家介紹的關于bi和大數據的區別是什么？的全部內容，希望可以幫助大家。