浅析大数据与BI的区别，教你迅速把握大数据的精髓

大数据(Big Data)是从收集的海量数据中，通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析，从中寻找到数据之间的相关性。简单而言，大数据更偏重于发现，以及猜测并印证的循环逼近过程。

不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，我们从几下几个纬度来可以迅速的看出两者的区别：

第一、从数据来源角度

大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。

BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。

第二、从思维方式角度

大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从‘道’的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，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，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

第三、从发展方向角度

BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。

第四、从工具的角度

传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。因此是个全新的行业。

第五、从人员的角度

传统BI只要掌握核心的SQL技术就可以从事BI的工作，而大数据的数据处理，涉及太多新的技术，不同的应用场景需要不同的大数据处理方法了，而且不再有人机交互那么好的客户端了，至少要懂流处理、HADOOP、列式或分布式键值数据库吧，还需要能在SPARK上开发算法程序，对于用户画像、产品标签化、推荐系统、排序算法都应有所理解。

因此，大数据相对于传统BI，不是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI工作人员应该尽快顺应大势，更新自己，奋起直追，重装上阵。