大数据又称为巨量资料， 战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
大数据分析就是从巨量数据信息中提取、转换、加载、建模、绘制结论，最终为决策提供农支持的过程。
BI(BusinessIntelligence)即商务智能，是指用现代
数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。它是一套完整的解决方案，包含了数据分析的过程，重点体现在给企业带去商业价值，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。
大数据分析和智能商务（BI）两者的区别在于包含与被包含的关系，一个是过程方法，一个是解决方案，后者更突出给企业带来哪些价值。
再来谈谈BI的发展
伴随着BI的发展，ETL，数据集成平台等概念的提出。
ETL，Extraction Transformation Loading，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。
大数据与
商业智能两者之间关系非常紧密；BI商业智能在大数据还没提出的时候，就已经发展得非常好了；在大数据时代中，对于数据的分析处理，或是挖掘，还是以传统BI的业务模式来进行；但是，在数据预处理或数据准备阶段，大数据时代的数据来源就比传统BI的数据来源于结构化关系型数据库的数据要多样得多；大数据时代的数据来源，有很大一部分数据是异构多源的非结构化数据，或是半结构化数据，将这类数据通过大数据管理的方式整合，然后通过BI的方法进行分析挖掘处理；
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