BI(BusinessIntelligence)即商業(yè)智能，它是一套完整的解決方案，用來(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。

標(biāo)簽：ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、可視化報(bào)表

BI工具：Tableau、Qlikview、億信ABI

技術(shù)發(fā)展方向：自助式BI（工具簡(jiǎn)單易用）、移動(dòng)BI、云BI（SAAS級(jí)）；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、R語(yǔ)言等分析語(yǔ)言的結(jié)合，拓展專業(yè)數(shù)據(jù)分析的功能

大數(shù)據(jù)(Big Data)是指在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

標(biāo)簽：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。

大數(shù)據(jù)工具：Hadoop、HPCC、Cloudera 、Storm、Apache Drill等等

技術(shù)發(fā)展方向：內(nèi)存技術(shù)、機(jī)器科學(xué)、預(yù)測(cè)分析、關(guān)系挖掘

傳統(tǒng)報(bào)表就是用于展示固定格式的報(bào)表，可以是業(yè)務(wù)報(bào)表也可以是分析報(bào)表。形式上可以用表格、圖表等格式來(lái)動(dòng)態(tài)顯示數(shù)據(jù)。

標(biāo)簽：表格、填報(bào)、Dashboard、行式報(bào)表、分組報(bào)表、交叉報(bào)表等。

報(bào)表工具：i@Report、Excel高級(jí)功能、水晶報(bào)表

技術(shù)發(fā)展方向：近年來(lái)報(bào)表有向BI方向發(fā)展的趨勢(shì)

數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，最大化地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，以發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。說(shuō)白了就是基于數(shù)據(jù)事實(shí)找出規(guī)律的方法。

數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）。概念太大了，廣義上說(shuō)，啥都能沾邊。狹義來(lái)說(shuō)，偏統(tǒng)計(jì)學(xué)。

傳統(tǒng)報(bào)表（Reporting）。為某個(gè)目的，通過數(shù)據(jù)分析的方法，做出一些能展現(xiàn)的形式。說(shuō)白了，最終有人要看數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，得整個(gè)能看得懂的東西。

商業(yè)智能（Business Intelligence）。一定要我說(shuō)，我就說(shuō)這是在大數(shù)據(jù)之前，流行的包裝概念，本質(zhì)還是數(shù)據(jù)分析。當(dāng)然，也有幾個(gè)特點(diǎn) —— 1. 商業(yè)環(huán)境用的比較多（很多用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析，不管是策略的還是運(yùn)營(yíng)的）；2. 需要做數(shù)據(jù)整合，所以搞了些ETL啦、多維建模啦之類的新鮮玩意兒；3. 新概念看上去要酷，要能唬住人！所以動(dòng)態(tài)可視化展示應(yīng)運(yùn)而生。
其實(shí)呢… 都是花拳繡腿。為啥這么說(shuō)？因?yàn)榭蚣芴昝溃涞赜袉栴}。譬如企業(yè)數(shù)據(jù)難以整合、企業(yè)數(shù)據(jù)量不夠支撐不了有價(jià)值的分析（這也是為啥后來(lái)大數(shù)據(jù)概念火的原因）、并沒有什么了不起的新算法，還是最最基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)算法那一套、系統(tǒng)化難度大（往往系統(tǒng)折騰個(gè)半天，市場(chǎng)環(huán)境企業(yè)戰(zhàn)略都變了）。

大數(shù)據(jù)（Big Data）。這是現(xiàn)在流行的包裝概念，其實(shí)還是數(shù)據(jù)分析嘛。上面不是說(shuō)了，組織自身數(shù)據(jù)不夠，那就擴(kuò)展到整個(gè)行業(yè)，或者整個(gè)人類社會(huì)唄~ 這不概念一下子就更牛逼了！一樣的，也要引入一些新的亮點(diǎn)，譬如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)處理、深度挖掘深度學(xué)習(xí)之類。框架也沒問題，但是核心問題是 —— 大家都在嚷嚷自己做大數(shù)據(jù)，這世界上能真正掌握大數(shù)據(jù)的組織有多少？ 99%還是在做幾十年如一日的數(shù)據(jù)分析罷了。