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

       如今，科技浪潮一浪高過(guò)一浪，大數(shù)據(jù)、人工智能等，都將帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，未來(lái)的世界會(huì)怎樣？公司如何應(yīng)對(duì)？下面就讓小編來(lái)給大家介紹一下關(guān)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)?lái)幫助哦。

億信ABI

3.0

23條點(diǎn)評(píng)

咨詢產(chǎn)品

免費(fèi)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(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，解決的是管理運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略的問(wèn)題。

       大數(shù)據(jù)(Big Data)是指在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)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(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)側(cè)重于解決某一類問(wèn)題的方法，比如全網(wǎng)用戶畫(huà)像，對(duì)網(wǎng)絡(luò)、傳感器等非結(jié)構(gòu)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(huì)發(fā)展到不同階段的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)對(duì)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(duì)事實(shí)描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，適合經(jīng)營(yíng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)支撐類問(wèn)題，大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣，傾向于刻畫(huà)個(gè)體，更多的在于個(gè)性化的決策。

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

兩者技術(shù)上有什么相關(guān)性?

       傳統(tǒng)BI的技術(shù)標(biāo)簽：ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、可視化報(bào)表。

       大數(shù)據(jù)的技術(shù)標(biāo)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(guān)？

       傳統(tǒng)BI就目前來(lái)講，其功能都可以被對(duì)應(yīng)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(wù)的驅(qū)動(dòng)，也缺乏相關(guān)的高技術(shù)人才。

       不過(guò)新型BI被賦予了更多“大數(shù)據(jù)”潛能。正如圖右側(cè)架構(gòu)所示，BI架設(shè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用層，抽取etl后或者Hive來(lái)的數(shù)據(jù)又可作通用類的業(yè)務(wù)分析。既滿足了海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，也滿足了決策型的業(yè)務(wù)分析。

企業(yè)應(yīng)該青睞大數(shù)據(jù)還是商業(yè)智能?

       在技術(shù)領(lǐng)域，雖然傳統(tǒng)BI的一些技術(shù)ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、可視化報(bào)表似乎都將處于落后邊緣，因?yàn)樗y以解決日后海量數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題，但是，也不能全盤(pán)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(gè)問(wèn)題優(yōu)化的方案。BI的那套也將長(zhǎng)期存在，畢竟企業(yè)對(duì)BI方案還是很青睞，大數(shù)據(jù)的普及和應(yīng)用也是個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。

大數(shù)據(jù) VS 商業(yè)智能

       大數(shù)據(jù)不是空口說(shuō)說(shuō)，它的第一要?jiǎng)?wù)就是解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)一定程度上就是用全新的數(shù)據(jù)技術(shù)手段來(lái)拓展和優(yōu)化業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)企業(yè)需要聚集一撥人來(lái)研究這個(gè)問(wèn)題，需要有人專門(mén)研究和探索。如果對(duì)外，想清楚新的商業(yè)模式，如果對(duì)內(nèi)，想清楚在哪個(gè)場(chǎng)景，可以用大數(shù)據(jù)的手段提升效率。

       當(dāng)前大數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生價(jià)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(lǐng)域的角度看，廣告、營(yíng)銷、風(fēng)控、供應(yīng)鏈都是大數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值的地方，對(duì)于特定企業(yè)，比如電信運(yùn)營(yíng)商，大數(shù)據(jù)也可以在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面提供新方法。
并不是每個(gè)企業(yè)都需要打造自己的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，需要考慮到企業(yè)的信息化水平和各項(xiàng)成本，量力而行吧，可以自行研發(fā) ，比如BAT;也可以選型采購(gòu)，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(shí)來(lái)講，BI的應(yīng)用是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的，有其通用的道理。大數(shù)據(jù)相對(duì)于傳統(tǒng)BI，也不僅僅是簡(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人員既不要一提大數(shù)據(jù)，就嗤之以鼻，認(rèn)為它是新包裝的馬甲，其實(shí)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(lái)說(shuō)，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(kāi)源，需要大量的人力開(kāi)發(fā)。BI大多商業(yè)化，需要一定的資金和一定時(shí)間的項(xiàng)目實(shí)施。以上就是小編為大家介紹的關(guān)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)?lái)幫助哦。