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商业智能BI与大数据的区别
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概念定义区分
若想区分两者的不同，首先就从浅层面说起，即两者的概念区分。
（1）BI商业智能
BI（Business Intelligence）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，快速准确地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，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
提到BI商业智能一定会提到数据仓库，数据仓库DW主要对多种业务数据进行筛选和整合，是提供所有类型数据支持的战略集合，可以用于数据决策分析、数据报表等场景。数据仓库是BI商业智能重要的一环，有些BI产品中数据仓库作为系统中的组件，用来支撑BI系统统一数据来源，存储所有系统数据库中的数据，简化数据的查询与组合。
（2）大数据分析
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，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，从中找到数据之间的相关性，大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。
提到大数据分析常会伴随数据湖这一词，数据湖是一个集中式存储库，用来集中存储多来源（内外部系统、机器、传感器、社交网络）、多类型（结构化、非结构化、半结构化）的海量数据。数据湖与大数据分析技术进行良好融合，与大数据需要的Hadoop、Hbase、Spark、Storm等技术工具相互支撑，实现包括数据采集、处理、实时分析、机器学习、配置展现等技术环节，以达到更好的决策分析。
数据来源区分
（1）BI商业智能
BI商业智能分析的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，BI在其中的作用更多的是对这些数据的集成，从数据的抽取到转换到装载，帮助企业实现内部数据交换和使用，对数据进行更好的运用。
（2）大数据分析
大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，其中数据结构多样化，包括：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
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