BI和大数据的区别在哪里？

数据发展时代，企业也都搭上了大数据这台顺风车。在战略选择上，是更应该偏向于大数据，还是BI。这一直是讨论的话题。大数据与BI有什么联系，在选择上又有哪些区别点，下面我将分别介绍大数据与BI，揭开大数据BI的面纱。

BI（商业智能）

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等各种数据。需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。商业智能本身是一个涵盖性术语，包括应用、架构和工具，以及获取和分析信息以提升和优化决策与性能。但随着数据的激增以及业务的环境变换，传统的BI已经无法满足企业的增长需求，越来越多的企业BI平台需要加入数据分析能力。

大数据

简而言之，大数据是指大数据集，这些数据集经过计算分析以揭示与数据的某个方面相关的模式和趋势。首先，还是要重新审视大数据的定义。行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。

广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。

狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据和挖掘价值的一种全新的技术架构。

大数据 VS BI

大数据一定程度上就是用全新的数据技术手段来拓展和优化业务，当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，两者之间有着强烈的关联性。也有着其独特的运营方式。BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

企业应该青睐大数据还是商业智能?

在技术领域，虽然传统BI的一些技术ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表似乎都将处于落后边缘，难以解决日后海量数据的处理问题，但是，也不能全盘否定或替代成大数据。一些企业采用SAP HANA，Smartbi的直连大数据引擎都是基于这个问题优化的方案。在对于大数据与BI的选择上面应该相互借鉴，针对企业特点选择合适的工具。

随着科技的进步，国内BI的发展也进入了快速增长期，目前比较有代表性的就是思迈特软件的Smartbi，敏捷式的商业智能分析软件，满足了企业对于复杂数据的处理需求。企业级商业智能应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，满足集团企业分级管理的需求。产品和技术实力毋庸置疑的。操作方面也很简单，基本只需鼠标点击即可，功能也很人性化。在未来BI领域中，相信会有着更加广阔的发展空间。

就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI人员既不要一提大数据，就嗤之以鼻，认为它是新包装的马甲，其实就那么回事;也不需妄自菲薄，以为搞大数据就那么高大上，它的确是BI大多数思想的传承。

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