一站式數據分析平臺

ABI（ALL in one BI）是億信華辰歷經19年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。

在線免費試用 DEMO體驗視頻介紹

億信ABI

一站式數據分析平臺

億信華辰深耕商業智能十多年，
打造一體化的填報、處理、可視化平臺。

免費試用產品詳情

商業智能、大數據與數據分析有何區別？

時間：2024-03-30來源：小億瀏覽數：429次

信息時代的到來使得人們的生活方式發生了翻天覆地的變化,并且信息化數據及其相關技術已經逐漸成為人們生活中不可缺少的重要組成部分,為人們的各種活動提供著便利,而這也正是大數據的作用。依托于互聯網和大數據的一些技術和活動，產生了大量的數據，為了利用這些數據，在企業和其他地方有效使用這些數據，商業智能和數據分析等應運而生，并出現在各個領域。

那究竟什么是商業智能、大數據和數據分析呢？
商業智能就是企業中用來智能決策分析的嗎？
大數據是不是就是大量的難以計算的數據，或者說是和大數據處理相關的技術？
數據分析就是抓取數據進行各項指標的分析，輸出報表嗎？
可以說是，但也不是這么簡單的定義，小億今天想和大家聊一聊商業智能、大數據、和數據分析有何區別。

一、商業智能、大數據、數據分析的定義
要搞清楚它們之間的區別，就離不開它們的定義和概念，從本質出發，才能理解的更為深刻。
1、什么是商業智能？
總的來說，商業智能(Business intelligence, BI)是指將數據分析商業化、信息化，實現商業價值的企業信息化建設過程。
其實“商業智能”這個詞誕生于上世紀90年代，經過幾十年的發展演變，許多人會將商業智能看成一種解決方案，最終目標是為管理者提供決策支持。究其實際情況而言，解決方案是一種運用合理的方法、合理的工具手段，以合理的成本投入去解決企業一段時間范圍內可預見難題的行動方案，是有保質期的。
而商業智能是經過階段性遞進、持續優化的信息化建設過程，追求的是持續收益、長期決策支持，而不是短期見效。商業智能技術建立在數據倉庫的基礎之上，對相關數據進行梳理組織并以簡潔直觀的方式展現給管理者，以提供科學而精細的數據報告。其架構分為：生產系統層、數據接口層、數據管理層、應用展示層；其流程可分為業務數據儲存、數據的抽取轉換與清洗、數據倉庫建立、數據分析與挖掘、數據展示等。

2、什么是大數據？
顧名思義，大數據就是“量很大的數據”，但大數據的概念卻不應該如此簡單的定義。
如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那么可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據？不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB來衡量。
最早提出“大數據”這一概念的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他是這樣定義大數據的：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及價值密度四大特征。”?
但若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在于掌握龐大的數據，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業盈利的關鍵在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。所以今天的我們指的大數據并不僅是簡單的大量的數據，還有與大數據相關的大數據技術。

3、什么是數據分析？
一般情況下，我們指的數據分析是對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息，對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為有價值信息的過程。在產品的整個生命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運數據分析，以提升數據的有效性。數據分析一般包括六個步驟，分別是數據收集、數據清洗、數據預處理、模型建立、數據可視化、描述性分析。

二、商業智能、大數據、數據分析的不同
基于前文說到的商業智能、大數據、數據分析的定義，我們繼續探討一下它們究竟有什么不同呢？
1、商業智能與大數據有何區別？
BI（BusinessIntelligence）即商務智能，它是一套完整的解決方案，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。
伴隨著BI的發展，ETL，數據集成平臺等概念也隨之提出。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。所以BI以數據倉庫為基礎，建設一整個ETL平臺，為企業構建一套完整的數據解決方案。
但如今大數據應用更多關注非結構化數據，更多談論互聯網，Twitter、Facebook、博客等非結構化數據，如此理解大數據應用，顯然就有些走偏了。結構化數據也屬于大數據，且呈現出相同的特點和特征，如數據量大，增長越來越快，對數據處理要求高等。
對于分析大數據的工具，目前所有的分析工具都側重于結構化分析，例如針對社交媒體評論方向的分析，根據特定的詞頻或者語義，通過統計正面/負面評論的比例，來確定評論性質。如果有一個應用系統是接收結構化數據的，例如一個分析系統，接收這些語義就可以便于分析。大數據工具一般指的是，Hadoop、HPCC、Cloudera、Storm、ApacheDrill等等。其技術發展方向主要是基于大數據的內存技術、機器科學、預測分析、關系挖掘等等。
總的來說，商業智能和大數據的區別就是商業智能打通的是數據利用的全鏈路，而大數據則是基于某一方面的數據進行分析、預測、挖掘等。

2、商業智能與數據分析有何區別？
總的來說，數據分析是個過程是個解決方式。比如分析某次促銷活動的效果，就要對UV、客單價、復購率等關鍵性的指標數據做監控。還要和過去活動做對比，從數據庫里找最對照組進行建模，在SAS里做統計分析。是利用數理統計等科學方法做假設驗證，通常的工作就是對指標進行分析對比，KPI監控，異常指標分析，預測趨勢，生成結果報告。
而商業智能是一種解決方案，類屬信息化范疇，利用數據展示/分析幫助運營管理，分析決策。比如領導通常關注銷售情況和財務狀況，技術人員做好固定格式的數據報表（dashboard/數據看板）,領導打開就能看，數據自動更新。背后的原理是把ERP、財務、CRM等各業務系統的數據，有規則地匯總到一個數據倉庫中，制作有主題的分析報表。比如下表（只是舉例，分析邏輯不一定嚴謹），我要統計區域銷售額情況，并研究銷售額和學員學歷的關系，就會用到CRM還有HR的數據，同時可對時間、區域等字表進行過濾篩選，又或者對接大數據平臺做可視化的分析展示。
商業智能的作用一方面是將常規的分析過程固化并簡化下來，另一方面是讓業務的自助分析更加方便。而數據分析更多的以人為主，對數據倉庫產出的數據、或者自己動手產出的數據做分析的過程。前者強調怎么讓數據合理的加工或者呈現出來，后者強調如何通過數據發現問題。

3、大數據與數據分析有何區別？
大數據的應用指的是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
而數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程
大數據分析與數據分析最核心的區別是處理的數據規模不同，由此導致兩個方向從業者的技能也是不同的。其主要涉及的標簽是Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。一般的大數據工具有Hadoop、HPCC、Cloudera、Storm、ApacheDrill等等。而數據分析的標簽則是聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等分析方法，涉及的數據分析工具主要有SPSS、SAS、R、Python等等。

三、商業智能、大數據、數據分析的的聯系
雖然這三者有所不同，但在本質上，都是大數據時代的產物，仍然是有一定的聯系的。一般來說它們的聯系表現在以下幾個方面：
（1）、數據分析、大數據和商業智能都能服務于數據化運營，都是數據化運營所需要的工具和手段；
（2）數據分析、大數據和商業智能都離不開統計學、數據倉庫、機器學習、人工智能等方面的知識與技術的支持；
（3）數據分析、大數據和商業智能三個概念中，數據分析涵蓋的內容最多、最全面，大數據突出點是著眼于結構化和非結構化數據進行操作，而商業智能的突出點則在于對分析結果的固化和形象化；

四、小結
其實無論是商業智能，還是大數據和數據分析，都要能夠實在的應用到企業結構中，才能發揮出其真正的作用，空談概念和意義并非使用的最好方式。要知道建設企業級BI和企業大數據等等都并非易事，任何數據或分析系統的目標都是使數據有用并盡可能多地供用戶使用，無論是何種方法都要能夠落地實行才能夠真正發揮作用。

（部分內容來源網絡，如有侵權請聯系刪除）

立即申請數據分析/數據治理產品免費試用我要試用

上一篇：未來的BI（商業智能）技術有何發展趨勢？...

下一篇：如何看待大數據BI技術？...