捋一捋：大数据、云计算和商业智能

在这个互联网时代，无论你是谁，只要稍微关注一下互联网，大数据、云计算以及商务智能这些互联网热词难免会不断进入你的脑海，但是很少有人将三者摆在一起来谈一谈，那今天我们就来好好聊一聊这三者。

先从定义开始

大数据：IT行业术语，是指无法在一定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。

云计算：是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

商业智能：又称商业智慧或商务智能，指用现代数据厂库技术、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。

看完这三个词的初步定义，我们可以有了一些初步的认识，比如他们的基础的都是数据，都需要数据的收集、整理、分析等。

知道了定义，我们再根据定义来谈一谈他们的一些特征。

大数据的特征较为明显，为以下六个。

1.容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2.种类（Variety）：数据类型的多样性；

3.速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4.真实性（Veracity）：数据的质量。

5.复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

6.价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

云计算也有着他的特征：

1.虚拟化技术。必须强调的是，虚拟化突破了时间、空间的界限，是云计算最为显著的特点，虚拟化技术包括应用虚拟和资源虚拟两种。

2.动态可扩展。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

3.按需部署。云计算平台能够根据用户的需求快速配备计算能力及资源。

4.灵活性高。云计算的兼容性非常强，不仅可以兼容低配置机器、不同厂商的硬件产品，还能够外设获得更高性能计算。

5.可靠性高。倘若服务器故障也不影响计算与应用的正常运行。

6.性价比高。用户不再需要昂贵、存储空间大的主机，可以选择相对廉价的组成PC云，一方面减少费用，另一方面计算性能不逊于大型主机。

7.可扩展性。用户可以利用应用软件的快速部署条件来更为简单快捷的将自身所需的已有业务以及新业务进行扩展。

现在让我们来到商业智能

其本身特点主要有灵活性、可配置性以及可变化性三大主要特点。商业智能相与传统商业相比也有以下特性。

首先在数据处理量和处理能力方面具有更强的能力；
其次，商业智能能整合多业务系统的数据，业务人员在用报表分析时面临数据整合关联问题时可以采用商业智能的自助建模，自动建立表间关联。
然后，商业智能在数据报表处理方面对人员的要求更低，比如亿信ABI等一些软件，并不强调用户具有一定的SQL语言水平，使用方面更趋于“傻瓜”、灵活。
最后，其实商业智能的最终目的是以一种直观、全面、便捷的方式来展现数据，其形式往往是各种图表，配以动态展示和联动钻取的分析来辅助决策，真正体现商务智能系统的优势。

介绍完以上，我们再来说一说他们之间的联系。

大数据和与计算

云计算的本质就是将计算能力作为一种较小颗粒度的服务提供给用户，按需使用和付费。在经济上用户不再需要购买整个服务器，同时也不需要花大量时间安装部署，同时还具有弹性和自动化。

云计算的技术关注点在于如何在一套软硬件环境中，为不同的用户提供服务，使得不同的用户彼此不可见，并进行资源隔离，保障每个用户的服务质量。

在大数据和云计算的关系上，两者都关注对资源的调度。

1.数据处理可以基于云计算平台（如IaaS，容器）。

2.数据处理也可以作为一种云计算的服务，如AWS的EMR（Amazon Elastic MapReduce ）阿里云的ODPS（Open Data ProcessingService）

大数据与商务智能

BI更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题；

而大数据（big data）是一种信息资产，它是无法在一定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，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。

目前很多商业智能BI供应商都在寻求突破，从传统型BI向敏捷型BI转变，从传统功能向增强型功能转变。其中亿信华辰的ABI在国产软件中也是比较出色的一款产品。在技术层面不断吸收大数据技术，增加大数据处理引擎，让BI可以从容的处理海量数据。而且在前端创新使用类自然语言搜索，降低对技术人的的技能要求，让使用者可以轻松上手。在决策者手中不仅仅可以轻松掌握宏观统计趋势，更能够刻画个体，做出更加个性化的决策。