大數據宣傳在商務智能市場中效果不明顯，市場研究公司Gartner指出，去年的大數據宣傳未能推動迅速增長的商務智能和分析市場。加特納表示，雖然商業智能和分析市場2013年增長8%，至144億美元，但增幅低于預期。大數據一般是從社會網絡、傳感器等資源中挖掘和分析大量的非結構化信息，而傳統的商業智能僅僅是報告和分析結構化數據存儲。以下就是小編帶給你的bi商業分析的相關介紹。
Gartner 分析師Dan Sommer和Bhavish Sood在報告寫道： “雖然大數據宣傳力度在2013年達到了高潮，但是對分析市場的影響卻不是很大。”報告稱，在Gartner調研的機構中，僅8%的機構實際部署了大數據項目，57%的機構仍處于調研和規劃階段。這一水平已經影響到了大量企業的創新周期。
一、什么是bi商業分析？
大數據分析：指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析與數據分析最核心的區別是處理的數據規模不同，由此導致兩個方向所需的技能技巧也是不同的。
傳統BI的技術標簽：ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。
大數據的技術標簽：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。
二、傳統BI與新型BI的區別與聯系
傳統BI就目前來講，其功能都可以被對應的大數據組件所替代，但大多數企業缺乏大數據業務的驅動，也缺乏相關的高技術人才。
不過新型BI被賦予了更多“大數據”潛能。正如圖右側架構所示，BI架設在大數據應用層，抽取etl后或者Hive來的數據又可作通用類的業務分析，既滿足了海量實時數據分析，也滿足了決策型的業務分析。
數據分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數據呢，則需要是Java的一些技能，諸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可選：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。
目前市面上的BI工具，就是解決這些問題的，解放相關人員的生產力，讓人員可以更多的關注業務，從而做精做大。雖說BI工具是好東西，但是如何選擇一款合適自己的BI工具，這個卻讓很多人犯了難。因為大數據分析和數據分析就不一樣，如何界定就很難，更別說選擇合適的工具了。
bi商業分析
三、商業智能BI與數據分析的區別和聯系
要想弄清楚商業智能BI與數據分析的區別和聯系，我們首先來看下什么是商業智能BI，什么是數據分析。
什么是商業智能BI
商業智能BI是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確地提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。它是一種產品/服務，這個產品/服務可能包含報表，分析，管理等等利用計算機和編程技術自動化一些商業過程的行為。
什么是數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
通過上述定義，我們知道商業智能BI和數據分析并不是完全等同的關系，而是有交叉關系的兩個領域。數據分析是商業智能BI的一個重要組成部分，BI是數據分析的一個典型應用。
商業智能BI聚焦于實現商業價值，而數據分析只是一種系統化分析問題的方式，也可以說是一種工具。
商業智能BI主要目標是實現數據的交互(有時候是實時的)，實現對數據的操作，使管理人員和分析人員能夠進行合理的分析。數據分析的最終目的是實現業務增長，無論用怎樣的方法，用數據證明的假設這一過程都能被稱為數據分析。
數據分析和BI都是一個很泛的概念，兩者互相包容。一般的BI是集數據接入、數據處理、數據分析、數據可視化等功能為一體，可以說BI包括數據分析，而且BI更多是能夠給企業一套完整的解決方案，數據分析沒有強調解決的概念；另一方面，數據分析包括太多的東西，BI只是數據分析的一種體現。以上就是小編為您介紹的bi商業分析，希望對您有所幫助。
