大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能BI已不是陌生的詞，但很多人都并不能很好區(qū)別這兩者之間的關(guān)系妹懒，為了更好理解兩者區(qū)別雀监，我們大圣眾包平臺(tái)（www.dashengzb.cn）分享一篇來(lái)自網(wǎng)絡(luò)的文章，從多個(gè)角度維度探討大數(shù)據(jù)和BI的區(qū)別眨唬！

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)物会前，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：

第一、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)源匾竿，不僅僅包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)瓦宜，還有各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)搂橙。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)歉提，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)区转，現(xiàn)階段也是對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析的比較多苔巨。

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)的提取废离，一個(gè)各種數(shù)據(jù)挖掘的要求來(lái)說(shuō)侄泽，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)行分享和使用蜻韭。

第二悼尾、從思維方式角度

大數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)BI柿扣，既有繼承，也有發(fā)展闺魏，從”道”的角度講未状，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析桥，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)司草，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)涵更廣泡仗，傾向于刻畫個(gè)體埋虹，更多的在于個(gè)性化的決策。

第三娩怎、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(kāi)始轉(zhuǎn)換搔课，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，BI不僅僅是一個(gè)IT項(xiàng)目截亦，更是一種管理和思維的方式爬泥，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)展魁巩。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)急灭，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)用范圍不斷的加大谷遂，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)葬馋，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。

第四肾扰、從工具的角度

傳統(tǒng)BI使用的是ETL畴嘶、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP集晚、可視化報(bào)表技術(shù)窗悯，屬于應(yīng)用和展示層技術(shù)，目前都處于淘汰的邊緣偷拔，因?yàn)樗鉀Q不了海量數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化)的處理問(wèn)題蒋院。而大數(shù)據(jù)應(yīng)用的是一個(gè)完整的技術(shù)體系，包括用Hadoop莲绰、流處理等技術(shù)解決海量的結(jié)構(gòu)化欺旧、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的ETL問(wèn)題，用Hadoop蛤签、MPP等技術(shù)計(jì)算海量數(shù)據(jù)的計(jì)算問(wèn)題辞友，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問(wèn)題，用Impala等技術(shù)實(shí)現(xiàn)在線分析等問(wèn)題称龙。因此是個(gè)全新的行業(yè)留拾。

第五、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的工作鲫尊，而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理痴柔，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)處理方法了疫向，而且不再有人機(jī)交互那么好的客戶端了竞帽，至少要懂流處理、HADOOP鸿捧、列式或分布式鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)吧，還需要能在SPARK上開(kāi)發(fā)算法程序疙渣，對(duì)于用戶畫像匙奴、產(chǎn)品標(biāo)簽化、推薦系統(tǒng)妄荔、排序算法都應(yīng)有所理解泼菌。

因此，大數(shù)據(jù)相對(duì)于傳統(tǒng)BI啦租，不是簡(jiǎn)單的PLUS的關(guān)系哗伯，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革篷角，BI工作人員應(yīng)該盡快順應(yīng)大勢(shì)焊刹，更新自己，奮起直追恳蹲，重裝上陣虐块。

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