大數(shù)據(jù)和BI之間的關(guān)系很密切，在大數(shù)據(jù)時代中，對于數(shù)據(jù)的挖掘、處理基本上是以傳統(tǒng)BI業(yè)務(wù)模式進(jìn)行的，但大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源要比傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)來源更具多樣性。本文將從概念、應(yīng)用、發(fā)展趨勢等多個角度對大數(shù)據(jù)和BI進(jìn)行區(qū)分。

IT行業(yè)的新鮮詞層出不窮，最近幾年，大家都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)和BI，似乎不談這些詞都不好意思說自己是“圈內(nèi)人”。雖然每天張口閉口都在說大數(shù)據(jù)和BI，可是你真的明白大數(shù)據(jù)和BI之間的區(qū)別了嗎?

大數(shù)據(jù)和BI之間的關(guān)系很密切，在大數(shù)據(jù)時代中，對于數(shù)據(jù)的挖掘、處理基本上是以傳統(tǒng)BI業(yè)務(wù)模式進(jìn)行的，但大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源要比傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)來源更具多樣性。本文將從概念、應(yīng)用、發(fā)展趨勢等多個角度對大數(shù)據(jù)和BI進(jìn)行區(qū)分。

從概念的角度區(qū)分

BI(Business Intelligence)即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確地提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。

大數(shù)據(jù)(big data)是一種信息資產(chǎn)，它是無法在一定時間范圍內(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，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。簡單而言，大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn)、預(yù)測并印證的過程。

從數(shù)據(jù)來源的角度區(qū)分

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)來源包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，有很大一部分?jǐn)?shù)據(jù)是包括音頻、視頻、圖像在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)管理的方式進(jìn)行整合，然后用BI的方法進(jìn)行分析挖掘處理。

而BI的數(shù)據(jù)很多是來自數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析。在企業(yè)內(nèi)部實施BI應(yīng)用就是為了可以更好的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分享和使用。

從技術(shù)的角度區(qū)分

從技術(shù)方面來看，傳統(tǒng)BI的ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表技術(shù)，都處于淘汰的邊緣，因為解決不了海量數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化)的處理問題，BI的很多功能都可以被對應(yīng)的大數(shù)據(jù)組件所替代。大多數(shù)企業(yè)即使沒有大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的驅(qū)動，大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢依然不容小覷。

從應(yīng)用的角度區(qū)分

BI涉及的應(yīng)用科學(xué)包括：終端用戶查詢和報告工具、數(shù)據(jù)挖掘軟件、數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。主流的商業(yè)智能工具包括BO、COGNOS、Style Intelligence、BRIO。一些國內(nèi)的軟件工具平臺如KCOM也集成了一些基本的商業(yè)智能工具。

而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用幾乎涉及到社會生活的方方面面，如醫(yī)療行業(yè)、金融行業(yè)、體育行業(yè)、安全執(zhí)法、城市改善等等。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)所涵蓋的領(lǐng)域不止這些，未來還會有許多新的行業(yè)和領(lǐng)域利用大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行規(guī)劃和發(fā)展。

從決策者的角度區(qū)分

BI更傾向于決策，對事實描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計趨勢，適合經(jīng)營運(yùn)營指標(biāo)支撐類問題;大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣，傾向于刻畫個體，更多的在于個性化的決策。

從人員技能角度區(qū)分

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理，涉及很多新的技術(shù)，不同的應(yīng)用場景需要不同的大數(shù)據(jù)處理方法，需要有人專門進(jìn)行研究和探索，可見大數(shù)據(jù)對于BI人員的技能要求有所提高。

從發(fā)展趨勢的角度區(qū)分

隨著企業(yè)CRM、ERP、SCM等應(yīng)用系統(tǒng)的引入，企業(yè)不僅僅關(guān)注事務(wù)處理過程，而更加注重有效利用企業(yè)的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)確和快速的決策提供支持。由此帶動的對商業(yè)智能的需求將是巨大的。BI的發(fā)展趨勢可以歸納為以下幾點：從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展，從傳統(tǒng)功能向增強(qiáng)型功能轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)型BI向敏捷型BI轉(zhuǎn)變。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢包括：數(shù)據(jù)的資源化，與云計算的深度結(jié)合，數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)，數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)泄露泛濫。