如今，科技浪潮一浪高過一浪，大數(shù)據(jù)、人工智能等，都將帶來全新的挑戰(zhàn)與機遇，未來的世界會怎樣？公司如何應對？下面就讓小編來給大家介紹一下關于大數(shù)據(jù)和BI商業(yè)智能的區(qū)別與聯(lián)系，希望能給大家?guī)韼椭丁?/p>

億信ABI

3.0

23條點評

咨詢產(chǎn)品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

4

合作品牌

51

大數(shù)據(jù)和BI商業(yè)智能的區(qū)別與聯(lián)系

大數(shù)據(jù)和BI兩者的區(qū)別

       BI(BusinessIntelligence)即商業(yè)智能，它是企業(yè)數(shù)據(jù)化管理的一整套的方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策，解決的是管理運營戰(zhàn)略的問題。

       大數(shù)據(jù)(Big Data)是指在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)側重于解決某一類問題的方法，比如全網(wǎng)用戶畫像，對網(wǎng)絡、傳感器等非結構化海量數(shù)據(jù)的分析。

       不管定義如何不同，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI是社會發(fā)展到不同階段的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)BI，既有繼承，也有發(fā)展，從"道"的角度講，BI與大數(shù)據(jù)區(qū)別在于前者更傾向于決策，對事實描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計趨勢，適合經(jīng)營運營指標支撐類問題，大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣，傾向于刻畫個體，更多的在于個性化的決策。

       當然純粹從思想的角度講，兩者在概念上是可以實現(xiàn)統(tǒng)一的，都遵循數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧這個脈絡，甚至在更高的層次，兩者也是可以統(tǒng)一的。

兩者技術上有什么相關性?

       傳統(tǒng)BI的技術標簽：ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表。

       大數(shù)據(jù)的技術標簽：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。

       大數(shù)據(jù)和BI商業(yè)智能有何區(qū)別？有何相關？

       傳統(tǒng)BI就目前來講，其功能都可以被對應的大數(shù)據(jù)組件所替代，但大多數(shù)企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)業(yè)務的驅(qū)動，也缺乏相關的高技術人才。

       不過新型BI被賦予了更多“大數(shù)據(jù)”潛能。正如圖右側架構所示，BI架設在大數(shù)據(jù)應用層，抽取etl后或者Hive來的數(shù)據(jù)又可作通用類的業(yè)務分析。既滿足了海量實時數(shù)據(jù)分析，也滿足了決策型的業(yè)務分析。

企業(yè)應該青睞大數(shù)據(jù)還是商業(yè)智能?

       在技術領域，雖然傳統(tǒng)BI的一些技術ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表似乎都將處于落后邊緣，因為它難以解決日后海量數(shù)據(jù)的處理問題，但是，也不能全盤否定或替代成大數(shù)據(jù)。一些企業(yè)采用SAP HANA，F(xiàn)ineBI的直連大數(shù)據(jù)引擎都是基于這個問題優(yōu)化的方案。BI的那套也將長期存在，畢竟企業(yè)對BI方案還是很青睞，大數(shù)據(jù)的普及和應用也是個漫長的過程。

大數(shù)據(jù) VS 商業(yè)智能

       大數(shù)據(jù)不是空口說說，它的第一要務就是解決業(yè)務問題，大數(shù)據(jù)一定程度上就是用全新的數(shù)據(jù)技術手段來拓展和優(yōu)化業(yè)務，傳統(tǒng)企業(yè)需要聚集一撥人來研究這個問題，需要有人專門研究和探索。如果對外，想清楚新的商業(yè)模式，如果對內(nèi)，想清楚在哪個場景，可以用大數(shù)據(jù)的手段提升效率。

       當前大數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生價值的地方，從行業(yè)的角度看，金融、銀行、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看，廣告、營銷、風控、供應鏈都是大數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的地方，對于特定企業(yè)，比如電信運營商，大數(shù)據(jù)也可以在網(wǎng)絡優(yōu)化等方面提供新方法。
并不是每個企業(yè)都需要打造自己的大數(shù)據(jù)平臺，需要考慮到企業(yè)的信息化水平和各項成本，量力而行吧，可以自行研發(fā) ，比如BAT;也可以選型采購，比如傳統(tǒng)大企業(yè);中小型企業(yè)也可以租用，比如用阿里云和AWS。

       就事實來講，BI的應用是遠遠大于大數(shù)據(jù)應用的，有其通用的道理。大數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)BI，也不僅僅是簡單的PLUS的關系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革，BI人員既不要一提大數(shù)據(jù)，就嗤之以鼻，認為它是新包裝的馬甲，其實就那么回事;也不需妄自菲薄，以為搞大數(shù)據(jù)就那么高大上，它的確是BI大多數(shù)思想的傳承。

       總體來說，選擇大數(shù)據(jù)還是BI根據(jù)需求確定，大數(shù)據(jù)組件大多開源，需要大量的人力開發(fā)。BI大多商業(yè)化，需要一定的資金和一定時間的項目實施。以上就是小編為大家介紹的關于大數(shù)據(jù)和BI商業(yè)智能的區(qū)別與聯(lián)系，希望能給大家?guī)韼椭丁?/p>