現在是大數據時代，商業智能bi也很流行，所以當我們使用大數據技術時，要弄清楚大數據和商業智能bi的區別，很多人并不能分清大數據和bi的區別，接下來，小編就給大家介紹一下大數據與bi最大的區別是什么，一起來看看吧。

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大數據與bi最大的區別是什么

一、什么是商業智能bi？

   商業智能bi是一整套完整的解決方案，它集成了企業中的數據統計，快速準確地提供報告，并提供決策基礎，幫助企業做出明智的商業決策。

   ETL和數據集成平臺是伴隨商業智能而產生的。電子郵件，提取轉換裝載，數據提取，轉換和裝載。其主要功能是提取各種業務數據并轉化為業務數據，實現BI和數據倉庫對數據格式和內容的嚴格要求。

   這些數據集成平臺與ETL有著密切的聯系，ETL的主要功能是實現不同系統中不同格式的數據可以根據目標需求被提取并轉換為相應的格式。資料整合一開始是點到點的，慢慢發現這種模式難以控制企業資料及資料標準在不同所有權體系間的流動。這樣就產生了統一的企業數據平臺需求，來實現企業之間的不同數據交互。

二、什么是大數據？

   數據集成平臺可以將所有應用系統，如網絡中心連接起來，從而在系統間實現數據互操作性的存在與否。基于BI的數據整合平臺、數據倉庫，現在已經超越了原來的要求，進入了更高的階段。

   目前，大數據應用主要集中在非結構化數據上，大量的關于因特網，Twitter,Facebook，博客等非結構化數據的討論。這樣理解大規模數據應用程序，顯然有些脫軌。結構性數據也屬于大數據范疇，其特征和特性都是相同的，例如數據的數量龐大，增長速度更快，對數據處理的要求更高等等。

   結構性數據是指理論上被認可的或與使用價值相關的密度最大的互聯網大數據部分統計數據，與結構性數據相比，非結構性數據具有使用價值相對密度低和含金量高的優勢。沒有人會在Hadoop服務平臺出現之前討論互聯網大數據。統計學應用的關鍵是結構化數據，多選用IBM、HP等知名企業的小型機或服務器設備。

   由于產量有限，沒有價值，我們認為用傳統的方法處理這些價值密度較低的非結構化數據。當Hadoop平臺出現時，它提供了一種開放、廉價、基于通用商務硬件的平臺，其核心是分布式、大規模并行處理，從而為非結構化數據處理創造了有利條件。

   數據源主要包括結構化數據，包括各種數據庫查詢、各種結構化文檔、消息隊列、軟件系統統計數據等，其次是非結構化數據。可以再細分為兩個部分：社會媒體和機器設備以及傳感器產生的大量數據。這些社會媒體都是指在Facebook，博客，論壇中產生的數據。

三、大數據與bi最大的區別是什么？

1、從數據來源角度

   大數據應用的數據源，不僅包括非結構化數據，還包括各種系統數據、數據庫數據。這些非結構化數據主要集中在因特網上和某些社交網站上的數據，以及某些機器設備上的數據，它們構成了大數據應用的數據源。對大數據的分析工具而言，現階段對于非結構化數據的分析也比較多。

   隨著數據集成技術的日益成熟，對于數據提取、數據集成平臺的需求日益多樣化，數據集成平臺將幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了更好地共享和利用數據。

2、 從發展方向角度

   商業智能的發展要從傳統的商業智能模式開始轉變，對企業而言，商業智能不僅是IT項目，也是一種管理和思考的方式，從技術的部署到商業過程規劃，商業智能迎來了新的發展。對大數據而言，現階段對非結構化數據的重視程度越來越高，不同的數據分析工具的出現以及行內的應用范圍不斷擴大，對大數據應用而言，如何與所應用的行業深度結合才是最重要的。

3、從人員的角度

   常規BI只需掌握核心的SQL技術，便可從事BI的工作，而大數據的數據處理涉及了太多的新技術，不同的應用場景需要不同的大數據處理方法，再也沒有像人機交互那樣好的客戶端，至少了解流處理，HADOOP，列式，分布式鍵值數據庫，還需要能夠在SPARK上開發算法程序，對于用戶畫像，產品標簽化，推薦系統，排序算法都應該有所了解。

   所以，與傳統BI相比，大數據不僅僅是PLUS的簡單關系，它涉及到思想、工具和人員的深刻變革，BI員工應盡快順應潮流，更新自我，奮發圖強，重新出發。

   與大數據相比，商業智能更關注決策。描述事實更多的是基于群體共性，幫助決策者把握宏觀統計趨勢，通常用于支持商業決策。大數據有更廣泛的內涵，常常描述個人和更多的個人決策。BI應用程序在企業中的實現是為了更好的共享和使用數據。以上就是小編為大家帶來的大數據與bi最大的區別是什么，希望對您有幫助。