bi大數(shù)據(jù)是什么？

   BI與大數(shù)據(jù)已經(jīng)是現(xiàn)代社會(huì)的熱詞，但很多人并不能區(qū)別兩者之間的關(guān)系。本文就請(qǐng)來(lái)權(quán)威解讀關(guān)于它們的定義，兩者間的區(qū)別與聯(lián)系，以及相關(guān)的工作職責(zé)。下面就有小編為您帶來(lái)bi大數(shù)據(jù)是什么的相關(guān)介紹。

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一、bi大數(shù)據(jù)是什么？

BI，英文是Business Intelligence中文被解釋為商業(yè)智能，是一種幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)來(lái)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識(shí)的過(guò)程。簡(jiǎn)單地說(shuō)，它是應(yīng)用業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)值的過(guò)程。

大數(shù)據(jù)，英文是Big Data，通過(guò)算法直接分析來(lái)自不同渠道和格式的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。

兩者的區(qū)別數(shù)據(jù)利用： BI更注重?cái)?shù)據(jù)的呈現(xiàn)和分析，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的深度分析和利用。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)： BI存儲(chǔ)有限的數(shù)據(jù)(DWH/DM等)。大數(shù)據(jù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)則是無(wú)限膨脹。Hadoop的誕生就是為了低成本和無(wú)限制的擴(kuò)展。

應(yīng)用場(chǎng)景：商業(yè)智能更多的是關(guān)于決策，而不是大數(shù)據(jù)。描述性事實(shí)更多地基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，常常應(yīng)用于支持業(yè)務(wù)決策。大數(shù)據(jù)具有更廣泛的內(nèi)涵，往往描述個(gè)體和更多的個(gè)體決策。在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)BI應(yīng)用程序是為了更好地共享和使用數(shù)據(jù)。

BI工程師和大數(shù)據(jù)工程師現(xiàn)在很多公司的BI工程師的工作職責(zé)主要是做報(bào)表，主要內(nèi)容是使用一些BI軟件開發(fā)不同類型的報(bào)表，例如使用FineBI，tableau等來(lái)實(shí)現(xiàn)明細(xì)報(bào)表等等。等待。在傳統(tǒng)行業(yè)，這個(gè)職位可能需要sql和相關(guān)工具，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需要一定的代碼能力。

大數(shù)據(jù)工程師在不同的公司擔(dān)任不同的職位。一是進(jìn)行底層平臺(tái)開發(fā)和維護(hù)，如構(gòu)建和維護(hù)hadoop集群、開發(fā)調(diào)度平臺(tái)等，此類工作需要較強(qiáng)的編碼能力，對(duì)常用的開源數(shù)據(jù)源源代碼有一定的了解;第二個(gè)是做數(shù)據(jù)開發(fā),構(gòu)建自己公司的平臺(tái)之類的,這種工作需要強(qiáng)大的SQL開發(fā)和優(yōu)化能力,需要一定數(shù)量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)技巧和一些基本的Java和Python開發(fā)能力等;第三就是什么都要做一點(diǎn)。

對(duì)于那些想要詢問BI工程師和大數(shù)據(jù)工程師工資高不高的人，影響工資的因素與你的技術(shù)能力、公司對(duì)其職位的重視程度、職位的緊迫性以及個(gè)人運(yùn)氣有關(guān)。無(wú)論是做哪方面的工作都有高薪人士，選個(gè)自己喜歡做的深入去做即可。

二、大數(shù)據(jù)與bi的區(qū)別有哪些？

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：

一、 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。

二、 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

三、 從人員的角度

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)的數(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。

   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)。 以上就是小編為您介紹的bi大數(shù)據(jù)是什么，希望對(duì)您有所幫助。