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商业智能、大数据与数据分析有何区别？

时间：2024-03-30来源：小亿浏览数：13次

信息时代的到来使得人们的生活方式发生了翻天覆地的变化,并且信息化数据及其相关技术已经逐渐成为人们生活中不可缺少的重要组成部分,为人们的各种活动提供着便利,而这也正是大数据的作用。依托于互联网和大数据的一些技术和活动，产生了大量的数据，为了利用这些数据，在企业和其他地方有效使用这些数据，商业智能和数据分析等应运而生，并出现在各个领域。

那究竟什么是商业智能、大数据和数据分析呢？
商业智能就是企业中用来智能决策分析的吗？
大数据是不是就是大量的难以计算的数据，或者说是和大数据处理相关的技术？
数据分析就是抓取数据进行各项指标的分析，输出报表吗？
可以说是，但也不是这么简单的定义，小亿今天想和大家聊一聊商业智能、大数据、和数据分析有何区别。

一、商业智能、大数据、数据分析的定义
要搞清楚它们之间的区别，就离不开它们的定义和概念，从本质出发，才能理解的更为深刻。
1、什么是商业智能？
总的来说，商业智能(Business intelligence, BI)是指将数据分析商业化、信息化，实现商业价值的企业信息化建设过程。
其实“商业智能”这个词诞生于上世纪90年代，经过几十年的发展演变，许多人会将商业智能看成一种解决方案，最终目标是为管理者提供决策支持。究其实际情况而言，解决方案是一种运用合理的方法、合理的工具手段，以合理的成本投入去解决企业一段时间范围内可预见难题的行动方案，是有保质期的。
而商业智能是经过阶段性递进、持续优化的信息化建设过程，追求的是持续收益、长期决策支持，而不是短期见效。商业智能技术建立在数据仓库的基础之上，对相关数据进行梳理组织并以简洁直观的方式展现给管理者，以提供科学而精细的数据报告。其架构分为：生产系统层、数据接口层、数据管理层、应用展示层；其流程可分为业务数据储存、数据的抽取转换与清洗、数据仓库建立、数据分析与挖掘、数据展示等。

2、什么是大数据？
顾名思义，大数据就是“量很大的数据”，但大数据的概念却不应该如此简单的定义。
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据？不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。
最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡，他是这样定义大数据的：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度四大特征。”
但若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。所以今天的我们指的大数据并不仅是简单的大量的数据，还有与大数据相关的大数据技术。

3、什么是数据分析？
一般情况下，我们指的数据分析是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。
而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为有价值信息的过程。在产品的整个生命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运数据分析，以提升数据的有效性。数据分析一般包括六个步骤，分别是数据收集、数据清洗、数据预处理、模型建立、数据可视化、描述性分析。

二、商业智能、大数据、数据分析的不同
基于前文说到的商业智能、大数据、数据分析的定义，我们继续探讨一下它们究竟有什么不同呢？
1、商业智能与大数据有何区别？
BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，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。
伴随着BI的发展，ETL，数据集成平台等概念也随之提出。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。所以BI以数据仓库为基础，建设一整个ETL平台，为企业构建一套完整的数据解决方案。
但如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。
对于分析大数据的工具，目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。大数据工具一般指的是，Hadoop、HPCC、Cloudera、Storm、ApacheDrill等等。其技术发展方向主要是基于大数据的内存技术、机器科学、预测分析、关系挖掘等等。
总的来说，商业智能和大数据的区别就是商业智能打通的是数据利用的全链路，而大数据则是基于某一方面的数据进行分析、预测、挖掘等。

2、商业智能与数据分析有何区别？
总的来说，数据分析是个过程是个解决方式。比如分析某次促销活动的效果，就要对UV、客单价、复购率等关键性的指标数据做监控。还要和过去活动做对比，从数据库里找最对照组进行建模，在SAS里做统计分析。是利用数理统计等科学方法做假设验证，通常的工作就是对指标进行分析对比，KPI监控，异常指标分析，预测趋势，生成结果报告。
而商业智能是一种解决方案，类属信息化范畴，利用数据展示/分析帮助运营管理，分析决策。比如领导通常关注销售情况和财务状况，技术人员做好固定格式的数据报表（dashboard/数据看板）,领导打开就能看，数据自动更新。背后的原理是把ERP、财务、CRM等各业务系统的数据，有规则地汇总到一个数据仓库中，制作有主题的分析报表。比如下表（只是举例，分析逻辑不一定严谨），我要统计区域销售额情况，并研究销售额和学员学历的关系，就会用到CRM还有HR的数据，同时可对时间、区域等字表进行过滤筛选，又或者对接大数据平台做可视化的分析展示。
商业智能的作用一方面是将常规的分析过程固化并简化下来，另一方面是让业务的自助分析更加方便。而数据分析更多的以人为主，对数据仓库产出的数据、或者自己动手产出的数据做分析的过程。前者强调怎么让数据合理的加工或者呈现出来，后者强调如何通过数据发现问题。

3、大数据与数据分析有何区别？
大数据的应用指的是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
而数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程
大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。其主要涉及的标签是Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。一般的大数据工具有Hadoop、HPCC、Cloudera、Storm、ApacheDrill等等。而数据分析的标签则是聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法，涉及的数据分析工具主要有SPSS、SAS、R、Python等等。

三、商业智能、大数据、数据分析的的联系
虽然这三者有所不同，但在本质上，都是大数据时代的产物，仍然是有一定的联系的。一般来说它们的联系表现在以下几个方面：
（1）、数据分析、大数据和商业智能都能服务于数据化运营，都是数据化运营所需要的工具和手段；
（2）数据分析、大数据和商业智能都离不开统计学、数据仓库、机器学习、人工智能等方面的知识与技术的支持；
（3）数据分析、大数据和商业智能三个概念中，数据分析涵盖的内容最多、最全面，大数据突出点是着眼于结构化和非结构化数据进行操作，而商业智能的突出点则在于对分析结果的固化和形象化；

四、小结
其实无论是商业智能，还是大数据和数据分析，都要能够实在的应用到企业结构中，才能发挥出其真正的作用，空谈概念和意义并非使用的最好方式。要知道建设企业级BI和企业大数据等等都并非易事，任何数据或分析系统的目标都是使数据有用并尽可能多地供用户使用，无论是何种方法都要能够落地实行才能够真正发挥作用。

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