BI与大数据区别

BI与大数据区别
一、概念解释
BI（Business Intelligence）是指通过数据分析和数据挖掘等技术手段，将企业
内部和外部的各类数据整合、分析、展示，从而帮助企业决策者更好地了解企业的现状和趋势，提供决策支持的一种管理信息系统。

大数据（Big Data）是指规模超过传统数据库处理能力范围的数据集合，包含
了传统结构化数据和非结构化数据，以及来自各种数据源的数据。

大数据具有高速、高容量、多样性和低价值密度等特点。

二、数据规模
BI主要处理的是企业内部的数据，包括销售数据、客户数据、财务数据等，数据规模相对较小。

而大数据则是指规模非常庞大的数据集合，包括互联网上的用户行为数据、社交媒体数据、传感器数据等，数据规模非常庞大。

三、数据结构
BI主要处理的是结构化数据，即具有明确定义的数据模型和关系的数据，如数据库中的表格数据。

而大数据则包含了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库模型的数据，如XML
文件、JSON数据等；非结构化数据则是指没有明确结构的数据，如文本、音频、
视频等。

四、数据来源
BI的数据主要来自企业内部的各类系统和数据库，如企业的ERP系统、CRM
系统等。

而大数据则来自多种数据源，包括社交媒体平台、传感器设备、移动应用程序等，以及企业内部的各类系统和数据库。

五、数据处理方式
BI主要通过数据仓库和OLAP（联机分析处理）等技术对数据进行处理和分析，以便生成报表、图表等形式的可视化结果。

而大数据则采用分布式计算和并行处理等技术，通过大数据平台（如Hadoop）对数据进行存储、处理和分析，以便发现
数据中的模式、趋势和关联等。

六、应用领域
BI主要应用于企业的决策支持和业务分析领域，帮助企业管理层更好地了解企业的运营状况、市场趋势等，从而做出更明智的决策。

而大数据则应用于多个领域，包括金融、零售、制造、医疗等，通过分析海量的数据，挖掘出有价值的信息，帮助企业提高效率、降低成本、改进产品和服务等。

七、技术要求
BI的技术要求主要包括数据集成、数据清洗、数据建模、数据分析和可视化等方面的技术。

而大数据的技术要求主要包括分布式计算、并行处理、数据存储和数据挖掘等方面的技术。

总结：
BI和大数据在数据规模、数据结构、数据来源、数据处理方式、应用领域和技术要求等方面存在明显的区别。

BI主要处理企业内部的结构化数据，通过数据仓
库和OLAP等技术进行处理和分析，主要应用于决策支持和业务分析领域；而大
数据则处理规模庞大的数据集合，包含结构化、半结构化和非结构化数据，通过分布式计算和并行处理等技术进行存储、处理和分析，应用于多个领域，帮助企业提高效率、降低成本、改进产品和服务等。