大數(shù)據(jù)bi是什么意思？

   商業(yè)智能(簡(jiǎn)稱BI)就像雨后的蘑菇一樣興旺。商業(yè)智能始于決策支持系統(tǒng)，隨著早期計(jì)算機(jī)的普及，其發(fā)展已相當(dāng)迅速。隨后，IBM提出了“數(shù)據(jù)挖掘”的概念。與此同時(shí)，硬件的擴(kuò)展、軟件的升級(jí)以及數(shù)據(jù)庫(kù)的廣泛應(yīng)用，使得商業(yè)智能真正崛起。所以，大數(shù)據(jù)BI意味著什么呢？以下就是小編帶給您的關(guān)于大數(shù)據(jù)bi含義的相關(guān)介紹。

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   商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。

   為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供數(shù)據(jù)支持。

   大數(shù)據(jù)(Big Data)是從收集的海量數(shù)據(jù)中，通過(guò)算法將這些來(lái)自不同渠道、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行直接分析，從中尋找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。簡(jiǎn)單而言，大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn)，以及猜測(cè)并印證的循環(huán)逼近過(guò)程。

   從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

   大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

   不管定義如何不同，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI是社會(huì)發(fā)展到不同階段的產(chǎn)物，我們從幾下幾個(gè)緯度來(lái)可以迅速的看出兩者的區(qū)別：

1. 從數(shù)據(jù)來(lái)源角度

   大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源，不僅僅包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是集中在互聯(lián)網(wǎng)以及一些社交網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)以及一些機(jī)器設(shè)備的數(shù)據(jù)，這些都構(gòu)成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源。對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析工具來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段也是對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析的比較多。

   BI系統(tǒng)則是在數(shù)據(jù)集成方面的技術(shù)越來(lái)越成熟，對(duì)于數(shù)據(jù)的提取，一個(gè)各種數(shù)據(jù)挖掘的要求來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)集成平臺(tái)會(huì)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的流通和交互使用，在企業(yè)內(nèi)部實(shí)施BI應(yīng)用就是為了可以更好的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分享和使用。

2.從發(fā)展方向角度

   BI的發(fā)展要從傳統(tǒng)的商務(wù)智能模式開始轉(zhuǎn)換，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，BI不僅僅是一個(gè)IT項(xiàng)目，更是一種管理和思維的方式，從技術(shù)的部署到業(yè)務(wù)的流程規(guī)劃，BI迎來(lái)新的發(fā)展。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)階段更多的大數(shù)據(jù)關(guān)注在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)分析工具的出現(xiàn)和行內(nèi)的應(yīng)用范圍不斷的加大，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，怎么與應(yīng)用的行業(yè)進(jìn)行一個(gè)深層次的結(jié)合才是最重要的

3.從人員的角度

   所以，與傳統(tǒng)BI相比，大數(shù)據(jù)不僅僅是PLUS的簡(jiǎn)單關(guān)系，它涉及到思想、工具和人員的深刻變革，BI員工應(yīng)盡快順應(yīng)潮流，更新自我，奮發(fā)圖強(qiáng)，重新出發(fā)。

傳統(tǒng)BI只要掌握核心的SQL技術(shù)就可以從事BI的工作，而大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理，涉及太多新的技術(shù)，不同的應(yīng)用場(chǎng)景需要不同的大數(shù)據(jù)處理方法了，而且不再有人機(jī)交互那么好的客戶端了，至少要懂流處理、HADOOP、列式或分布式鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)吧，還需要能在SPARK上開發(fā)算法程序，對(duì)于用戶畫像、產(chǎn)品標(biāo)簽化、推薦系統(tǒng)、排序算法都應(yīng)有所理解。

   因此，大數(shù)據(jù)相對(duì)于傳統(tǒng)BI，不是簡(jiǎn)單的PLUS的關(guān)系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革，BI工作人員應(yīng)該盡快順應(yīng)大勢(shì)，更新自己，奮起直追，重裝上陣。 以上就是小編為您介紹的大數(shù)據(jù)bi是什么意思的相關(guān)介紹，希望對(duì)您有所幫助。