从概念到应用 一站式区分大数据和BI

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

IT行业的新鲜词层出不穷,最近几年,大家都在谈论大数据和BI,似乎不谈这些词都不好意思说自己是“圈内人”。虽然每天张口闭口都在说大数据和BI,可是你真的明白大数据和BI之间的区别了吗?

大数据和BI之间的关系很密切,在大数据时代中,对于数据的挖掘、处理基本上是以传统BI业务模式进行的,但大数据的数据来源要比传统BI的数据来源更具多样性。本文将从概念、应用、发展趋势等多个角度对大数据和BI进行区分。

从概念的角度区分
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,快速准确地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。

大数据(big data)是一种信息资产,它是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。简单而言,大数据更偏重于发现、预测并印证的过程。

从数据来源的角度区分
大数据时代的数据来源包括内部数据和外部数据,有很大一部分数据是包括音频、视频、图像在内的非结构化数据,或是半结构化数据。这类数据通过大数据管理的方式进行整合,然后用BI的方法进行分析挖掘处理。

而BI的数据很多是来自数据库的结构化数据分析。在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

从技术的角度区分
从技术方面来看,传统BI的ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术,都处于淘汰的边缘,因为解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题,BI的很多功能都可以被对应的大数据组件所替代。大多数企业即使没有大数据业务的驱动,大数据技术的优势依然不容小觑。

从应用的角度区分
BI涉及的应用科学包括:终端用户查询和报告工具、数据挖掘软件、数据仓库产品。主流的商业智能工具包括BO、COGNOS、Style Intelligence、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。

而大数据的应用几乎涉及到社会生活的方方面面,如医疗行业、金融行业、体育行业、安全执法、城市改善等等。当然,大数据所涵盖的领域不止这些,未来还会有许多新的行业和领域利用大数据的应用进行规划和发展。

从决策者的角度区分
BI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。

从人员技能角度区分
大数据的数据处理,涉及很多新的技术,不同的应用场景需要不同的大数据处理方法,需要有人专门进行研究和探索,可见大数据对于BI人员的技能要求有所提高。

从发展趋势的角度区分
随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入,企业不仅仅关注事务处理过程,而更加注重有效利用企业的数据为准确和快速的决策提供支持。由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。BI的发展趋势可以归纳为以下几点:从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展,从传统功能向增强型功能转变,从传统型BI向敏捷型BI转变。

大数据的发展趋势包括:数据的资源化,与云计算的深度结合,数据管理成为核心竞争力,数据生态系统复合化程度加强,数据质量是BI(商业智能)成功的关键,数据泄露泛滥。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
7天前
|
数据采集 监控 数据可视化
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
37 11
|
1月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
95 1
|
1月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据-169 Elasticsearch 索引使用 与 架构概念 增删改查
大数据-169 Elasticsearch 索引使用 与 架构概念 增删改查
59 3
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
108 0
|
19天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据驱动决策:BI工具在数据分析和业务洞察中的应用
【10月更文挑战第28天】在信息爆炸的时代,数据成为企业决策的重要依据。本文综述了商业智能(BI)工具在数据分析和业务洞察中的应用,介绍了数据整合、清洗、可视化及报告生成等功能,并结合实际案例探讨了其价值。BI工具如Tableau、Power BI、QlikView等,通过高效的数据处理和分析,助力企业提升竞争力。
35 5
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 大数据
大数据体系知识学习(三):数据清洗_箱线图的概念以及代码实现
这篇文章介绍了如何使用Python中的matplotlib和numpy库来创建箱线图,以检测和处理数据集中的异常值。
44 1
大数据体系知识学习(三):数据清洗_箱线图的概念以及代码实现
|
20天前
|
分布式计算 大数据 BI
ClickHouse与大数据生态整合:从ETL到BI报表
【10月更文挑战第27天】在这个数据驱动的时代,企业越来越依赖于数据来做出关键决策。而高效的数据处理和分析能力则是支撑这一需求的基础。作为一位数据工程师,我有幸参与到一个项目中,该项目旨在利用ClickHouse与Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架的整合,构建一个从数据提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)到最终生成商业智能(BI)报表的全流程解决方案。以下是我在这个项目中的经验和思考。
35 1
|
22天前
|
人工智能 供应链 搜索推荐
大数据分析:解锁商业智能的秘密武器
【10月更文挑战第31天】在信息爆炸时代,大数据分析成为企业解锁商业智能的关键工具。本文探讨了大数据分析在客户洞察、风险管理、供应链优化、产品开发和决策支持等方面的应用,强调了明确分析目标、选择合适工具、培养专业人才和持续优化的重要性,并展望了未来的发展趋势。
|
1月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
58 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
29天前
|
机器学习/深度学习 XML 分布式计算
大数据的概念
【10月更文挑战第16天】
49 4

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面