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　　BI(Business Intelligence)，中文翻譯是商務(wù)智能，是一套完整的解決方案，用來(lái)將組織中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行**的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助組織做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。





　　商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽�。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），**將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供數(shù)據(jù)支持。



　　大數(shù)據(jù)(Big Data)是從收集的海量數(shù)據(jù)中，通過(guò)算法將這些來(lái)自不同渠道、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行直接分析，從中尋找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。簡(jiǎn)單而言，大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn)，以及猜測(cè)并印證的循環(huán)逼近過(guò)程。



　　從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。



　　大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以**地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。



　　不管定義如何不同，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，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：



　　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，不僅僅包括非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，還有各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)。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)，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)，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。



　　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，一個(gè)各種數(shù)據(jù)挖掘的要求來(lái)說(shuō)，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。



　　二、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，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，BI不僅僅是一個(gè)IT項(xiàng)目，更是一種管理和思維的方式，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。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，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，對(duì)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)說(shuō)，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



　　三、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，而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理，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，而且不再有人機(jī)交互那么好的客戶端了，至少要懂流處理、HADOOP、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，對(duì)于用戶畫(huà)像、產(chǎn)品標(biāo)簽化、推薦系統(tǒng)、排序算法都應(yīng)有所理解。



　　因此，大數(shù)據(jù)相對(duì)于傳統(tǒng)BI，不是簡(jiǎn)單的PLUS的關(guān)系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革。



　　BI與大數(shù)據(jù)之間的差距有哪些.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)(www.zcmorefun.com)表示大數(shù)據(jù)對(duì)于傳統(tǒng)BI，既有繼承，也有發(fā)展，BI比大數(shù)據(jù)更傾向于決策，對(duì)事實(shí)描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，適合經(jīng)營(yíng)運(yùn)指標(biāo)支撐類(lèi)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣，傾向于刻畫(huà)個(gè)體，更多的在于個(gè)性化的決策。