大数据和BI商业智能有何区别?有何相关_bi商业智能是做什么的

作者&投稿:寸志 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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之所以要区分大数据应用与BI(商业智能),是因为大数据应用与BI、数据挖掘等,并没有一个相对完整的认知。

BI()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,快速准确的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。

伴随着BI的发展,是ETL,数据集成平台等概念的提出。ETL,ExtractionLoading,数据提取、转换和加载,数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化,以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。

数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性,其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取,并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的,慢慢地发现这种模式对于系统之间,不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难,为此,诞生了对统一企业数据平台的需求,来实现企业级之间的数据交互。

数据集成平台就像网络中Hub,可以连接所有应用系统,实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生,现在已经跨越了最初的需求,上升到了一个更高的阶段。

如今大数据应用更多关注非结构化数据,更多谈论互联网,Twitter、Facebook、博客等非结构化数据,如此理解大数据应用,显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据,且呈现出相同的特点和特征,如数据量大,增长越来越快,对数据处理要求高等。

结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据,与之相比,非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前,没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据,多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。

采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据,被认为是不值得的,因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后,提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台,其核心是分布式大规模并行处理,从而为非结构化数据处理创造条件。

大数据应用的数据来源应该包括结构化数据,如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等,其次才是非结构化数据,又可以进一步细分为两部分,一是社交媒体,如Twitter、Facebook、博客等产生的数据,包括用户点击的习惯/特点,发表的评论,评论的特点,网民之间的关系等,这些都构成了大数据来源。另外一部分数据,也是数据量比较大的数据,就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例,CDR、呼叫记录,这些数据都属于原始传感器数据,主要来自路由器或者基站。此外,手机的置传感器,各种手持设备、门禁系统,摄像头、ATM机等,其数据量也非常巨大。

对于分析大数据的工具,目前所有的分析工具都侧重于结构化分析,例如针对社交媒体评论方向的分析,根据特定的词频或者语义,通过统计正面/负面评论的比例,来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的,例如一个分析系统,接收这些语义就可以便于分析。(速鸿科技-BI商业智能大数据分析工具与服务提供商)



大数据和BI商业智能在数据整合、处理和应用方面存在明显的区别。

  • 数据的整合和处理方式不同:BI商业智能是一套完整的解决方案,旨在将企业中现有的数据进行有效的整合,通过快速准确地提供报表和提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。它主要针对企业中现有的数据,进行整合、分析和可视化,以支持决策过程。而大数据则是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合,它需要新的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,以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的处理涉及到数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理等多个环节,需要使用到多种技术和工具。

  • 应用领域和目的不同:BI商业智能主要应用于企业的数据管理和分析领域,通过数据分析来帮助企业做出明智的商业决策。它的应用范围比较广泛,可以应用于不同的行业和领域,如市场营销、销售、财务等。而大数据则更侧重于解决某一类问题的方法,比如对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。大数据的应用范围也更加广泛,可以应用于金融、医疗、电商等多个领域。

  • 总的来说,BI商业智能和大数据是相互关联的,它们在数据处理和应用方面存在一定的重叠和交叉。BI商业智能可以看作是大数据应用的一个子集,它更侧重于对现有数据的整合和分析,以支持企业的决策过程。而大数据则更侧重于对海量数据的处理和分析,以挖掘出更多的价值。

    BI商业智能是一套完整的解决方案,旨在将企业中现有的数据进行有效的整合,通过快速准确地提供报表和提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。具体来说,BI商业智能可以提供以下几方面的支持:

  • 数据分析:BI商业智能可以帮助企业进行数据分析,包括数据的收集、清洗、整合和分析等环节。通过对数据的深入挖掘和分析,可以发现隐藏在数据中的规律和趋势,为企业的决策提供有力的支持。

  • 数据可视化:BI商业智能可以将数据以图表、图像等形式进行可视化展示,使得数据更加直观易懂,方便决策者做出判断和决策。

  • 决策支持:BI商业智能可以为决策者提供决策支持,包括提供预测性分析、风险评估等,帮助决策者做出更加明智的决策。

  • 业务监控:BI商业智能可以对企业的业务进行实时监控和跟踪,包括销售、库存、财务等方面。通过实时数据的分析,可以及时发现问题并采取相应的措施,以保障企业的正常运营。

  • 预测性分析:BI商业智能可以对市场趋势和企业未来的发展进行预测性分析,帮助企业制定更加科学合理的发展战略和计划。

  • 总之,BI商业智能是一种强大的数据分析工具,可以帮助企业更好地管理和利用其现有数据,以支持企业的决策过程和业务发展。




商业智能“BI”是什么意思?
商业智能BI-派可数据商业智能BI 同时,商业智能BI系统并不是刚刚诞生,未经市场检验的新产品。早在1958年,IBM就将商业智能BI的早期形态定义为:“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”。不得不说,这个几十年前的定义对未来商业智能BI产品的形态把握十分精准,...

商业智能bi系统有哪些
商业智能BI系统有多个种类。商业智能BI系统包括:数据挖掘系统、大数据报告系统、商业智能分析工具以及决策支持系统。解释:数据挖掘系统是一种强大的商业智能工具,它能够通过收集和分析大量的数据来识别潜在的模式和趋势。数据挖掘技术涉及统计学、机器学习等方法的运用,为企业的决策提供了重要的数据支撑。通过...

什么是商业智能(BI)?举例说明
1.概念:目前,商业智能通常被理解为将企业能够得到的数据转化为情报,并帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料、来自企业所处行业和竞争对手的数据、以及来自其它外部环境中的各种数据。为了将数据转化为情报,需要利用数据仓库、...

BI与商业智能的关系是什么?
BI (Business Intelligence 商业智能)商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。商业智能的技术体系主要有数据仓库(DW)、在线分析处理(OLAP)以及数据挖掘(DM)三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本...

BI的简要介绍
数据可视化-派可数据商业智能BI 在现阶段商业智能BI定义确立前,商业智能BI还经历了三个发展阶段:早期在1958年,IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为:“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等...

计算机行业的BI 是什么?
数据可视化-派可数据商业智能BI 在现阶段商业智能BI定义确立前,商业智能BI还经历了三个发展阶段:早期在1958年,IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为:“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等...

什么是商业职能【BI】,它产生的原因和作用是什么?
数据可视化-派可数据商业智能BI 在现阶段商业智能BI定义确立前,商业智能还经历了三个发展阶段:早期在1958年,IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为:“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等技术...

什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别?
商业智能(BI)则是指利用数据仓库、查询报表和数据分析等技术,为企业提供决策支持的综合解决方案。BI的主要作用是将企业内部的各个业务系统整合起来,通过数据可视化工具快速准确地生成报表,帮助企业管理者做出明智的决策。AI的核心优势在于其强大的学习和模拟能力,能够快速处理和分析大量数据,支持复杂的决策...

为什么企业要实施BI?或者说BI对企业的意义何在?
2013 年,Gartner 集团对 BI 的概念进行了更新与扩展,在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics(分析\/逻辑分析学”, 合并成“Analytics and Business Intelligence”(ABI,分析与商业智能),并且纳入应用、基础设施、工具、 实践等多项内容 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮...

BI-什么是商业智能(Business Intelligence)
BI 对组织的战略、战术和运营业务决策有直接影响。BI 支持使用历史数据而不是假设和直觉做出基于事实的决策。BI 工具执行数据分析并创建报告、摘要、仪表板、地图、图形和图表,为用户提供有关业务性质的详细情报。商业智能 (BI) 是支持数据准备、数据挖掘、数据管理和数据可视化的技术的总称。商业智能工具...

吴川市13241828936: 商务智能BI什么,和商业智能有什么区别 -
费沸沐欣: 商业智能和商务智能严格意义上是一个名字,简称BI,主要指将数据通BI工具,在数据建模的基础上,进行各种可视化交互式分析,挖掘数据价值的一整套解决方案,包括ETL、数据仓库、数据建模、数据科室、自助式分析、报表统计等,例如Wyn BI就指的是一种商业智能软件和解决方案.

吴川市13241828936: 大数据 BI两者什么关系?企业用BI吗 -
费沸沐欣: 在商务领域,应用大数据和应用BI到底有什么区别,好像都是和数据分析、数据挖掘到最后的数据结果有关系,随着大数据和BI的发展,又有声音说BI将会替代大数据,到底BI和大数据两者什么关系. 第一、定义的不同BI直译就是商务智能...

吴川市13241828936: 数据分析和商业智能的区别? -
费沸沐欣: 大数据分析其实说简单是个工具,分析方法,好多人都是用统计方法建模,无论你的商业模式是什么样子,你用数学方法,用数据证明你的假设都可以称为数据分析.商业智能相对来说更趋向于一种产品、服务.利用报表、分析、管理等企业关系型数据库的分析,应用.想从事这块的可以多去大圣众包平台了解.

吴川市13241828936: 商业智能bi,大数据,传统报表,数据分析有何区别 -
费沸沐欣: 数云的商业智能BI,支持大数据的可视化分析,简单易用,快速快速获取数据价值;让决策者随时随地掌握最新业务进度;让合适的人看到合适的内容.传统报表需要人工去分析.

吴川市13241828936: 大数据、BI、AI,三者之间的关系是什么?
费沸沐欣: 数据是企业的生产资料,BI帮助企业梳理生产关系,而AI则是一种更先进的生产力,它能够帮助把业务专家、数据分析师等人所积累的业务经验和知识,固化到系统,进而使它演变成企业长久的数据资产.观远数据AI+BI的商业智能解决方案正是基于这种理念下的产物.观远数据首创性地提出一整套从BI(基础分析)到AI(智能决策)的完整“5A”落地路径方法论,立足于自身在基础数据分析的出色实力,引入AI预测引擎填补了传统人工运营的前瞻性与实用性,助力企业构建最强决策大脑.目前观远数据已与联合利华、百威英博、迪卡侬等知名零售客户达成众多优秀的数据分析与AI技术深度融合的商业落地解决方案.

吴川市13241828936: EPM和BI是什么啊?跟大数据有什么关系啊?要是往大数据方向发展的话,要具备什么知识啊? -
费沸沐欣: 你说的应该是ERP和BI吧.ERP是企业资源管理计划,时一种企业信息化系统,主要是生产制造企业使用的,以财务为中心,以生产制造为主要运营的信息化系统.而BI是商业智能系统,是以数据为基础,通过对数据的分析得出数据报表,为企...

吴川市13241828936: 数据挖掘和商务智能有什么区别 -
费沸沐欣: 商务智能是一整套解决方案,是从各种商业数据2113中提取有效信息,来辅助商业决策,数据挖掘只是其中一种分析技术手段.现在产生数据挖掘和商务智能有区别这样5261的误解,我认为和商务智能被狭义的理解成报表工具有关,现阶段许多商务智能项目只有报表分析,这是有4102许多客观事实的,像数据质量不高、数据量少、各个业务系1653统没打通等等,但是这不代表商务智能只有报表,数据挖掘是更深层次的分析,随着企业信息化的加深,数据挖掘在商务智能方案版中占的比重也会越来越重.只有报表工具的商务智能厂商,可以说已经落后了. 亿信华辰豌豆DM可视权化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律,充分挖掘数据潜在价值,多维度深度分析更精准.

吴川市13241828936: 国内外bi系统对比选择哪种的好? -
费沸沐欣: 不同的商家产品的应用和结果都存在区别,选择时主要还是看重产品的差异性吧.我们这边用的是亿信BI系统.

吴川市13241828936: 数据开发工程师(大数据开发工程师) 有什么区别 -
费沸沐欣: 相当于大数据是数据的哥哥,就是这个意思

吴川市13241828936: 数据分析和商业智能的区别?
费沸沐欣: 商业智能=数据分析 + 业务理解 或者 数据分析 + 商业炒作 数据分析仅仅是BI中的一个领域,商业智能能还包括数据展示、数据挖掘等领域. 数据分析是方法,商业智能是解决方案,这个解决方案可以有一系列的方法

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