大数据和商业智能的关系是什么？

　　商业智能
　　商业智能BI（Businesslntelligence），是基于企业服务的一整套数据利用方案，在实际运作中主要负责打通企业各部门业务系统（ERP、OA）数据，并将这些不同来源的数据经过ETL处理后整合汇总到数据仓库中。
　　后续企业可以通过BI包含的数据可视化分析功能，将这些业务数据转化为可用的信息，方便企业不同人员进行数据查询、分析、挖掘等，为管理和业务人员提供数据和信息上的依据，辅助进行决策。
　　商业智能BI - 派可数据大数据
　　通常来说，大数据指的是从收集数据到利用的全过程，在实际工作中可以帮助企业采集到不同来源、不同格式的海量数据，然后通过预处理、存储和分析的方式进行利用。
　　企业对大数据的利用主要是对海量数据进行分析挖掘，根据得到的信息，实现对用户的精准营销、针对性广告推广等，辅助企业业务和管理人员更好地完成日常工作。商业智能和大数据的关系
　　商业智能是一套为企业或组织机构设计的完整的数据类技术解决方案，能够帮企业解决数据孤岛，提供数据仓库、数据分析、可视化分析、多终端展现等功能。而大数据更偏向于对数据进行处理，通常都是采集海量数据，然后将这些数据进行存储分析，借助统计分析方法展现数据报告。两者间有差异也有相通之处。
　　可视化大屏 - 派可数据
　　商业智能(BI)
　　这个术语指在公司内部使用数据，帮助经理做出决策。
　　BI工具(报告、仪表板)告诉我们发生了什么，因此基于这些工具的决策将是被动的。
　　一个随机仪表板
　　大数据
　　这个解释起来就简单了：大数据就是大量的数据。
　　要定义大数据，通常会用3V来解释，这是产生大数据的3个主要原因：
　　· 容量：收集的数据量每分钟都在巨幅增长，我们需要使用分布式解决方案(使用多台机器，而不是非常非常昂贵的超级计算机/主机)来调整我们的存储和处理工具以适应该容量。
　　· 速度：处理数据的紧急程度与产生/获取数据的频率相关，还与决策中迫切使用数据的需求有关；即使是实时(或者几乎实时)。
　　· 种类：数据不再（仅）是结构化的，所以我们得忘记适用于传统数据库的东西。我们必须为添加各种格式的新数据源做准备；纯文本和多媒体内容都包括在内。
　　之后更多V被添加进来：真实性 （数据必须真实、可靠、可用）、价值（数据应有商业或社会价值）、易损性（数据必须合法、尊重隐私，并以安全的方式存储和访问）。
　　大数据可能是解决这些问题的方案。不要把它和本文解释的第一个概念混淆了：大数据就是实现或促进应用数据科学领域先进技术的事物，是数据的本质要求。例如，作为数据科学家，我们试图从数据集中得到答案。数据集不仅超过了RAM的大小，还超过了硬盘的大小。大数据为我们提供了跨多台机器承载数据的分布式存储技术，以及并行处理数据的分布式处理技术。
　　留言 点赞 关注
　　我们一起分享AI学习与发展的干货
　　欢迎关注全平台AI垂类自媒体 ＂读芯术＂
　　简单来说，大数据可以更好的为商业智能服务，商业智能（BI）包括企业用于商业信息数据分析的策略和技术。商业智能技术提供业务运营的历史，当前和预测性视图。商业智能技术的常见功能包括报告，在线分析处理，分析，数据挖掘，流程挖掘，复杂事件处理，业务绩效管理，基准测试，文本挖掘，预测分析和规范分析。 商业智能技术可以处理大量的结构化数据，有时还可以处理非结构化数据，以帮助识别，开发和创造新的战略商业机会。他们的目标是让这些大数据的解释变得容易。发现新机遇并基于洞察力实施有效战略可以为企业提供有竞争力的市场优势和长期稳定性。
　　商业智能可以被企业用来支持范围广泛的业务决策，从业务到战略。基本的运营决策包括产品定位或定价。战略业务决策涉及最广泛的优先级，目标和方向。在所有情况下，商业智能在将来自公司运营市场的数据（外部数据）与企业内部的公司数据（例如财务和运营数据（内部数据））数据相结合时最为有效。如果将外部和内部数据结合起来，可以提供完整的图像，实际上可以创建无法从任何单数据集中导出的＂智能＂。在众多用途中，商业智能工具使组织能够深入了解新市场，评估不同细分市场对产品和服务的需求和适宜性，并评估营销工作的影响。
　　了解更多硅谷前沿深度讯息请看 硅发布 微信公众号。
　　大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI（BusinessIntelligence）即商业智能，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。
　　商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。
　　商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。
　　BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。
　　大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。
　　大数据为商业智能提供了先决条件。
　　商业智能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。
　　过去20年，中国企业经过一轮又一轮的信息化建设，已经积累的足够的数据基础，每个企业都拥有海量的数据。到了数字化时代，如何将这些数据价值扩大化，通过智能数据分析辅助企业做高效决策变得越来越关键，也为商业智能能够更加智能提供了基础。
　　当然，智能数据分析处理除了
　　到了2016年，一个巨大的时间点到来。几股浪潮已经融合在了一起，算法、算力和数据......我们看到了巨大的拐点，过去的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它没有解决的问题——对于海量数据的探索，对于未来的预测，对于异常诊断，对于行动的建议，因为这些技术浪潮的到来，成为了可能。