从五个纬度带给你了解“大数据”和“传统BI”有什么不同

BI(商业智能)是商业智能的中文翻译,是组织现有数据的有效整合,快速和准确的报告和决策基础的完整解决方案,帮助组织做出明智的业务决策。

大数据(大数据)是从海量数据中收集的,通过算法从这些不同的渠道,数据的格式进行直接分析,从中找到数据之间的相关性。简单来说,大数据更倾向于发现,以及猜测和证明循环近似过程。

大数据

无论如何定义不同的数据和传统的BI是社会发展的产物到不同的阶段,我们可以从几个纬度看到,快速区分两个:

首先,从数据源的角度

大数据应用,数据源,不仅是非结构化数据,还有各种系统数据,数据库数据。其中主要集中在互联网上的非结构化数据和一些社交网站,以及一些机械设备数据,构成了大型数据应用数据源。对于大数据分析工具,在这个阶段是非结构化数据分析更多。

BI系统在数据集成技术,数据提取,数据挖掘等多种数据需求方面更为成熟,数据集成平台将帮助企业实现数据流和交互使用企业内BI应用的实现是能够更好地共享和使用数据。

二,从思维的角度

大数据对于传统BI,无论是继承和发展,从“道路”的角度来看,商业智能和大数据是前者更倾向于决策,事实描述更多是基于社区共同帮助决策者掌握宏观经济趋势,适合运营和运营指标支持类型的问题,大数据更具包容性,倾向于描述个人,更多是个性化的决策。

三,从发展的角度

BI开发从传统的商业智能模式开始转变,对于企业来说,BI不仅仅是一个IT项目,而且是一种管理和思考的方式,从部署技术到业务流程规划,BI迎来新的发展。对于大数据,在这个阶段更多的大数据关注在非结构化数据,不同数据分析工具的出现和应用范围的不断增加对于大数据应用,如何应用行业深层组合最重要的。

第四,从工具的角度

传统BI使用ETL,数据仓库,OLAP,可视化报表技术,属于应用和显示层技术,目前正在消除边缘,因为它不能解决海量数据(包括结构化和非结构化)的处理问题。大数据是一个完整的技术系统,包括使用Hadoop,流处理技术解决大规模结构化,非结构化数据ETL的问题,用Hadoop,MPP等技术计算质量数据的问题,用redis,HBASE等方式解决高效读取的问题,用Impala等技术实现在线分析等问题。所以它是一个新的行业。

五,从人事角度

传统的BI只要SQL技术的核心可以从事BI的工作,而且大数据处理,涉及太多新技术,不同的场景需要不同的大数据处理方法,并且不再有人机交互这么好在客户端,至少要了解流处理,HADOOP,列或分布式密钥数据库它,还需要能够针对用户肖像,产品标签,推荐系统,SPARK过程开发算法,排序算法应该理解。

因此,大数据相对于传统BI,PLUS并不是一个简单的关系,它牵涉到思想,工具和人员的深刻变革,BI工作人员应尽快适应大趋势,更新自己,赶上,重新安装。

本文标签:大数据   BI
关注微信公众号

关注微信公众号获取全球最新资讯和案例分析

方法一: 手机扫描二维码添加关注;
方法二: 打开微信搜索公众号“云大数据研究院”;
方法三: 分享到微信,阅读本文,长按图片识别图中二维码。

声明:除非特别注明,本站所有文章均不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。请遵守理性,宽容,换位思考的原则,如文章内容侵犯你的版权,请联系我们处理。

网友评论

最热评论

加载更多