大數(shù)據(jù)與bi最大的區(qū)別是什么？

   現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)智能bi也很流行，所以當(dāng)我們使用大數(shù)據(jù)技術(shù)時，要弄清楚大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能bi的區(qū)別，很多人并不能分清大數(shù)據(jù)和bi的區(qū)別，接下來，小編就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)與bi最大的區(qū)別是什么，一起來看看吧。

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大數(shù)據(jù)與bi最大的區(qū)別是什么

一、什么是商業(yè)智能bi？

   商業(yè)智能bi是一整套完整的解決方案，它集成了企業(yè)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，快速準(zhǔn)確地提供報告，并提供決策基礎(chǔ)，幫助企業(yè)做出明智的商業(yè)決策。

   ETL和數(shù)據(jù)集成平臺是伴隨商業(yè)智能而產(chǎn)生的。電子郵件，提取轉(zhuǎn)換裝載，數(shù)據(jù)提取，轉(zhuǎn)換和裝載。其主要功能是提取各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)BI和數(shù)據(jù)倉庫對數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容的嚴(yán)格要求。

   這些數(shù)據(jù)集成平臺與ETL有著密切的聯(lián)系，ETL的主要功能是實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)中不同格式的數(shù)據(jù)可以根據(jù)目標(biāo)需求被提取并轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的格式。資料整合一開始是點(diǎn)到點(diǎn)的，慢慢發(fā)現(xiàn)這種模式難以控制企業(yè)資料及資料標(biāo)準(zhǔn)在不同所有權(quán)體系間的流動。這樣就產(chǎn)生了統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)平臺需求，來實(shí)現(xiàn)企業(yè)之間的不同數(shù)據(jù)交互。

二、什么是大數(shù)據(jù)？

   數(shù)據(jù)集成平臺可以將所有應(yīng)用系統(tǒng)，如網(wǎng)絡(luò)中心連接起來，從而在系統(tǒng)間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互操作性的存在與否。基于BI的數(shù)據(jù)整合平臺、數(shù)據(jù)倉庫，現(xiàn)在已經(jīng)超越了原來的要求，進(jìn)入了更高的階段。

   目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上，大量的關(guān)于因特網(wǎng)，Twitter,Facebook，博客等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的討論。這樣理解大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，顯然有些脫軌。結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)也屬于大數(shù)據(jù)范疇，其特征和特性都是相同的，例如數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，增長速度更快，對數(shù)據(jù)處理的要求更高等等。

   結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)是指理論上被認(rèn)可的或與使用價值相關(guān)的密度最大的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)，與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)相比，非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)具有使用價值相對密度低和含金量高的優(yōu)勢。沒有人會在Hadoop服務(wù)平臺出現(xiàn)之前討論互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)。統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用的關(guān)鍵是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，多選用IBM、HP等知名企業(yè)的小型機(jī)或服務(wù)器設(shè)備。

   由于產(chǎn)量有限，沒有價值，我們認(rèn)為用傳統(tǒng)的方法處理這些價值密度較低的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)Hadoop平臺出現(xiàn)時，它提供了一種開放、廉價、基于通用商務(wù)硬件的平臺，其核心是分布式、大規(guī)模并行處理，從而為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造了有利條件。

   數(shù)據(jù)源主要包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括各種數(shù)據(jù)庫查詢、各種結(jié)構(gòu)化文檔、消息隊列、軟件系統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，其次是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。可以再細(xì)分為兩個部分：社會媒體和機(jī)器設(shè)備以及傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。這些社會媒體都是指在Facebook，博客，論壇中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

三、大數(shù)據(jù)與bi最大的區(qū)別是什么？

1、從數(shù)據(jù)來源角度

   大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)源，不僅包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要集中在因特網(wǎng)上和某些社交網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，以及某些機(jī)器設(shè)備上的數(shù)據(jù)，它們構(gòu)成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)源。對大數(shù)據(jù)的分析工具而言，現(xiàn)階段對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析也比較多。

   隨著數(shù)據(jù)集成技術(shù)的日益成熟，對于數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)集成平臺的需求日益多樣化，數(shù)據(jù)集成平臺將幫助企業(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)用就是為了更好地共享和利用數(shù)據(jù)。

2、 從發(fā)展方向角度

   商業(yè)智能的發(fā)展要從傳統(tǒng)的商業(yè)智能模式開始轉(zhuǎn)變，對企業(yè)而言，商業(yè)智能不僅是IT項(xiàng)目，也是一種管理和思考的方式，從技術(shù)的部署到商業(yè)過程規(guī)劃，商業(yè)智能迎來了新的發(fā)展。對大數(shù)據(jù)而言，現(xiàn)階段對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重視程度越來越高，不同的數(shù)據(jù)分析工具的出現(xiàn)以及行內(nèi)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，對大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言，如何與所應(yīng)用的行業(yè)深度結(jié)合才是最重要的。

3、從人員的角度

   常規(guī)BI只需掌握核心的SQL技術(shù)，便可從事BI的工作，而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理涉及了太多的新技術(shù)，不同的應(yīng)用場景需要不同的大數(shù)據(jù)處理方法，再也沒有像人機(jī)交互那樣好的客戶端，至少了解流處理，HADOOP，列式，分布式鍵值數(shù)據(jù)庫，還需要能夠在SPARK上開發(fā)算法程序，對于用戶畫像，產(chǎn)品標(biāo)簽化，推薦系統(tǒng)，排序算法都應(yīng)該有所了解。

   所以，與傳統(tǒng)BI相比，大數(shù)據(jù)不僅僅是PLUS的簡單關(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)。

   與大數(shù)據(jù)相比，商業(yè)智能更關(guān)注決策。描述事實(shí)更多的是基于群體共性，幫助決策者把握宏觀統(tǒng)計趨勢，通常用于支持商業(yè)決策。大數(shù)據(jù)有更廣泛的內(nèi)涵，常常描述個人和更多的個人決策。BI應(yīng)用程序在企業(yè)中的實(shí)現(xiàn)是為了更好的共享和使用數(shù)據(jù)。以上就是小編為大家?guī)淼拇髷?shù)據(jù)與bi最大的區(qū)別是什么，希望對您有幫助。