大數據又稱為巨量資料, 戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。
大數據分析就是從巨量數據信息中提取、轉換、加載、建模、繪制結論,最終為決策提供農支持的過程。
BI(BusinessIntelligence)即商務智能,是指用現代
數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。它是一套完整的解決方案,包含了數據分析的過程,重點體現在給企業帶去商業價值,用來將企業中現有的數據進行有效的整合,快速準確的提供報表并提出決策依據,幫助企業做出明智的業務經營決策。
大數據分析和智能商務(BI)兩者的區別在于包含與被包含的關系,一個是過程方法,一個是解決方案,后者更突出給企業帶來哪些價值。
再來談談BI的發展
伴隨著BI的發展,ETL,
數據集成平臺等概念的提出。
ETL,Extraction Transformation Loading,數據提取、轉換和加載,數據集成平臺主要功能對各種業務數據進行抽取和相關轉化,以此來滿足BI、數據倉庫對數據格式和內容挖掘的要求。
數據集成平臺的基礎工作與ETL有很大的相似性,其主要功能是實現不同系統不同格式數據地抽取,并且按照目標需求轉化成為相應的格式。數據集成開始是點對點的,慢慢地發現這種模式對于系統之間,不同所有權的企業數據流向以及
數據標準控制很難,為此,誕生了對統一企業數據平臺的需求,來實現企業級之間的數據交互。
數據集成平臺就像網絡中Hub,可以連接所有應用系統,實現系統之間數據的互通有無。數據集成平臺以BI、數據倉庫需求而產生,現在已經跨越了最初的需求,上升到了一個更高的階段。
大數據與
商業智能兩者之間關系非常緊密;BI商業智能在大數據還沒提出的時候,就已經發展得非常好了;在大數據時代中,對于數據的分析處理,或是挖掘,還是以傳統BI的業務模式來進行;但是,在數據預處理或數據準備階段,大數據時代的數據來源就比傳統BI的數據來源于結構化關系型數據庫的數據要多樣得多;大數據時代的數據來源,有很大一部分數據是異構多源的非結構化數據,或是半結構化數據,將這類數據通過大數據管理的方式整合,然后通過BI的方法進行分析挖掘處理;
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