BIT超级数据分析平台和传统BI有什么区别？

大数据开发和数据分析有什么区别？~

1、技术区别
大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。
因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。
如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。
在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别
作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。
大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。
3、数据存储不同
传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。
4、数据挖掘的方式不同
传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
数据分析与数据挖掘的思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确，什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。
大数据感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则。
例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。
所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因。

传 统 B I ( 商 业 智 能 ) 分 析 工 具 主 要 是 以 工 具 为 主 ， 而 B I T 超 级 数 据 分 析 平 台 是 集 合 数 据 展 示 、 分 析 、 交 互 为 一 体 的 企 业 综 合 管 理 解 决 方 案 ， 数 据 分 析 工 具 快 速 完 成 企 业 内 外 部 数 据 分 析 多 终 端 展 示 落 地 ， 再 借 助 数 据 产 品 门 户 的 管 理 功 能 ， 实 现 指 标 到 人 任 务 到 人 ， 信 息 交 互 及 预 警 推 送 。 总 而 言 之 超 级 数 据 分 析 平 台 比 传 统 B I 更 加 的 智 能 化 ， 全 面 化 。

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城固县18454795677： BIT超级数据分析平台和传统BI有什么区别? - ？
狐仲克痢： 传 统 B I ( 商 业 智 能 ) 分 析 工 具 主 要 是 以 工 具 为 主 , 而 B I T 超 级 数 据 分 析 平 台 是 集 合 数 据 展 示 、 分 析 、 交 互 为 一 体 的 企 业 综 合 管 理 解 决 方 案 , 数 据 分 析 工 具 快 速 完 成 企 业 内 外 部 数 据 分 析 多 终 端 展 示 落 地 , 再 借 助 数 据 产 品 门 户 的 管 理 功 能 , 实 现 指 标 到 人 任 务 到 人 , 信 息 交 互 及 预 警 推 送 . 总 而 言 之 超 级 数 据 分 析 平 台 比 传 统 B I 更 加 的 智 能 化 , 全 面 化 .

城固县18454795677： BIT超级数据分析平台有用过的吗?怎么样,好用吗? - ？
狐仲克痢： B I T 超 级 数 据 分 析 平 台 拥 有 超 强 大 的 可 视 化 效 果 库 , 支 持 饼 图 、 漏 斗 图 、 散 点 图 、 线 图 、 柱 状 图 、 条 形 图 、 区 域 图 、 气 泡 图 、 矩 阵 、 地 图 、 树 状 图 、 时 间 序 列 等 多 维 动 态 图 表 类 型 , 而 且 操 作 极 简 , ...

城固县18454795677： 有没有人知道哪个BI工具处理大数据的性能好,而且处理速度快?？
狐仲克痢： BIT超级数据分析平台 采用领先的技术架构及分布式技术 支持TB级数据的快速查询响应 为企业用户支撑更多的分析维度和更大的数据范围;支持数据库、Excel、文本数据及WebService等数据源 支持在线更新.统一管理数据 进行分析建模、指标库搭建和数据缓存;通过打通用友、金蝶、商派等数据接口 实现用户内部数据精准对接进平台 突破平台数据壁垒;整合了淘宝、京东、阿里云、鹰眼数据等外部数据应用 汇聚了各个行业海量的数据资源.而且分析仪表盘支持简单拖曳式操作 仪表自由布局 无需专业的编程和统计知识即可制作分析图表 降低数据分析门槛和企业数据分析成本.

城固县18454795677： BTI比传统BI有哪些优势? - ？
狐仲克痢： 传统的BI意在更多的关注企业内部数据的分析统计,而BTI是利用互联网大数据技术对企业内外部的数据进行分析整合

城固县18454795677： 智能bi和传统的bi有什么区别 - ？
狐仲克痢： 一、数据分析灵活性不同1、传统BI表样固定,定期出数,一人制作多人查看.2、新型BI即时响应需求变化,自己DIY为主,也可以分享给其他人查看,像FineBI就可以自己DIY.二、数据分析操作复杂程度不同1、传统BI复杂表样,强大数据可视化效果.2、新型BI快速定义及高交互,探索数据为目标.可以自动关联数据表之间的联 系,并形成一个可视化的界面,用户可以通过轻松的 点击来进行数据的分析.

城固县18454795677： 敏捷BI和传统BI有什么不同?有哪些优势 - ？
狐仲克痢： 如多维自由分析、减少实施周期、降低沟通成本、降低风险等.国内做得好的敏捷BI可以试试finebi,满足我上面提到的所有功能优点.

城固县18454795677： BI工具的工具介绍 - ？
狐仲克痢： 自商业智能这一领域被开拓以来,国内外BI工具层出不穷.IBM cognos、SAP BO、oracle BIEE、Microsoft BI、MicroStrategy 、思迈特 Smartbi、奥威智动 Power-BI等都是传统的BI软件,而Style Intelligence、Qliktech 大数据魔镜、QlikView、...

城固县18454795677： BIT超级数据分析平台推出的企业数据门户是什么? - ？
狐仲克痢： 数 据 信 息 门 户 是 企 业 数 据 信 息 化 建 设 首 选 的 综 合 管 理 平 台 , 门 户 基 于 B I ( 商 业 智 能 ) 分 析 工 具 , 集 合 数 据 展 示 、 分 析 、 交 互 为 一 体 , 实 现 指 标 到 人 任 务 到 人 , 信 息 交 互 及 预 警 推 送 , 为 提 供 企 业 综 ...

城固县18454795677： 常用的数据分析工具有哪些?？
狐仲克痢： 开源大数据生态圈:HadoopHDFS、HadoopMapReduce,HBase、Hive渐次诞生 早期Hadoop生态圈逐步形成.开源生态圈活跃 并免费 但Hadoop对技术要求高 实时性稍差.商用大数据分析工具:BMPureData(Netezza),OracleExadata,...

城固县18454795677： 什么是敏捷BI?敏捷BI有哪些 - ？
狐仲克痢： 先说说传统BI,其做法是IT人员事先根据分析需求来进行建模以及做二次表,提前汇总好数据,业务人员在前端查看分析结果报表,这带来的最大问题就是: 1.业务人员查看的报表相对静态,分析的维度和度量的计算方式已在建模时预先设定好...