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從概念到應用 一站式區(qū)分大數(shù)據(jù)和BI

大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)和BI之間的關系很密切,在大數(shù)據(jù)時代中,對于數(shù)據(jù)的挖掘、處理基本上是以傳統(tǒng)BI業(yè)務模式進行的,但大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源要比傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)來源更具多樣性。本文將從概念、應用、發(fā)展趨勢等多個角度對大數(shù)據(jù)和BI進行區(qū)分。

大數(shù)據(jù)和BI之間的關系很密切,在大數(shù)據(jù)時代中,對于數(shù)據(jù)的挖掘、處理基本上是以傳統(tǒng)BI業(yè)務模式進行的,但大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源要比傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)來源更具多樣性。本文將從概念、應用、發(fā)展趨勢等多個角度對大數(shù)據(jù)和BI進行區(qū)分。

IT行業(yè)的新鮮詞層出不窮,最近幾年,大家都在談論大數(shù)據(jù)和BI,似乎不談這些詞都不好意思說自己是“圈內(nèi)人”。雖然每天張口閉口都在說大數(shù)據(jù)和BI,可是你真的明白大數(shù)據(jù)和BI之間的區(qū)別了嗎?

大數(shù)據(jù)和BI之間的關系很密切,在大數(shù)據(jù)時代中,對于數(shù)據(jù)的挖掘、處理基本上是以傳統(tǒng)BI業(yè)務模式進行的,但大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源要比傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)來源更具多樣性。本文將從概念、應用、發(fā)展趨勢等多個角度對大數(shù)據(jù)和BI進行區(qū)分。

從概念的角度區(qū)分

BI(Business Intelligence)即商務智能,它是一套完整的解決方案,用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效的整合,快速準確地提供報表并提出決策依據(jù),幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策。

大數(shù)據(jù)(big data)是一種信息資產(chǎn),它是無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合,需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力。簡單而言,大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn)、預測并印證的過程。

從數(shù)據(jù)來源的角度區(qū)分

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)來源包括內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù),有很大一部分數(shù)據(jù)是包括音頻、視頻、圖像在內(nèi)的非結構化數(shù)據(jù),或是半結構化數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)管理的方式進行整合,然后用BI的方法進行分析挖掘處理。

而BI的數(shù)據(jù)很多是來自數(shù)據(jù)庫的結構化數(shù)據(jù)分析。在企業(yè)內(nèi)部實施BI應用就是為了可以更好的對數(shù)據(jù)進行分享和使用。

從技術的角度區(qū)分

從技術方面來看,傳統(tǒng)BI的ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表技術,都處于淘汰的邊緣,因為解決不了海量數(shù)據(jù)(包括結構化與非結構化)的處理問題,BI的很多功能都可以被對應的大數(shù)據(jù)組件所替代。大多數(shù)企業(yè)即使沒有大數(shù)據(jù)業(yè)務的驅動,大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢依然不容小覷。

從應用的角度區(qū)分

BI涉及的應用科學包括:終端用戶查詢和報告工具、數(shù)據(jù)挖掘軟件、數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。主流的商業(yè)智能工具包括BO、COGNOS、Style Intelligence、BRIO。一些國內(nèi)的軟件工具平臺如KCOM也集成了一些基本的商業(yè)智能工具。

而大數(shù)據(jù)的應用幾乎涉及到社會生活的方方面面,如醫(yī)療行業(yè)、金融行業(yè)、體育行業(yè)、安全執(zhí)法、城市改善等等。當然,大數(shù)據(jù)所涵蓋的領域不止這些,未來還會有許多新的行業(yè)和領域利用大數(shù)據(jù)的應用進行規(guī)劃和發(fā)展。

從決策者的角度區(qū)分

BI更傾向于決策,對事實描述更多是基于群體共性,幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計趨勢,適合經(jīng)營運營指標支撐類問題;大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣,傾向于刻畫個體,更多的在于個性化的決策。

從人員技能角度區(qū)分

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理,涉及很多新的技術,不同的應用場景需要不同的大數(shù)據(jù)處理方法,需要有人專門進行研究和探索,可見大數(shù)據(jù)對于BI人員的技能要求有所提高。

從發(fā)展趨勢的角度區(qū)分

隨著企業(yè)CRM、ERP、SCM等應用系統(tǒng)的引入,企業(yè)不僅僅關注事務處理過程,而更加注重有效利用企業(yè)的數(shù)據(jù)為準確和快速的決策提供支持。由此帶動的對商業(yè)智能的需求將是巨大的。BI的發(fā)展趨勢可以歸納為以下幾點:從單獨的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展,從傳統(tǒng)功能向增強型功能轉變,從傳統(tǒng)型BI向敏捷型BI轉變。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢包括:數(shù)據(jù)的資源化,與云計算的深度結合,數(shù)據(jù)管理成為核心競爭力,數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復合化程度加強,數(shù)據(jù)質量是BI(商業(yè)智能)成功的關鍵,數(shù)據(jù)泄露泛濫。

責任編輯:未麗燕 來源: TechTarget商務智能
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