一表格简单明了区分BI和大数据

大数据和BI两词现阶段处于刷屏状况，但是，很多人对于这两词确傻傻分不清。改怎么区别呢？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。

	BI（Business Intelligence）	大数据（big data）
从概念的角度区分	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。	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	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。	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。
从应用的角度区分	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。	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	经过简单的培训，业务人员都能上任。	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。
从发展趋势的角度区分	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。	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。

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