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大数据和商业智能(BI)有何不同?

时间:2020-02-26来源:知乎浏览数:281

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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