科技的進步推動了信息系統應用的改革，現如今，社會信息的流轉與信息傳遞處理技術對人民群眾的生活及時代發展的影響日益突出，互聯網與移動網絡的進步為大數據時代的形成起到了助推作用，信息傳遞速度與效率得到明顯提高，數據在企業和我們的日常生活中出現的頻率也越來越高。
而大數據和BI（商業智能）就是近年來一直很熱門的詞匯，也經常有人把這二者混為一談，但從本質上說，它們確實是不一樣的技術，也能為企業起到不同的作用和意義。隨著互聯網經濟和信息化技術的普及，大數據技術和BI技術在企業中的應用也不斷深入，甚至在一定程度上改變了許多企業的運營和管理模式。
這兩種發源于大數據時代的技術究竟有什么區別，又有什么聯系呢？在企業中又是如何發揮其作用的？今天小億想就這些問題和大家聊聊。

一、概念理解
1、什么是大數據？
維基百科給出的大數據的定義是：“大數據是指在承受的時間范圍內使用通常的軟件工具捕獲和管理的數據集合。大數據是一種大規模的數據集合，在過去的存儲和管理分析中遠遠超過傳統軟件，因此稱為大數據。”簡單來說，大數據就是規模很大的數據。但我們今天所指的大數據并不是單純的簡單的大量的數據，而是指的大數據的應用。
就像大數據的核心價值在于存儲和分析海量數據;大數據技術的戰略意義不在于掌握大量數據信息，而在于專業處理這些有意義的數據。換句話說，如果把大數據比作一個行業，這個行業盈利的關鍵在于提高數據的加工能力，通過加工實現數據的增值。

2、什么是BI？
BI（BusinessIntelligence）即商業智能，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。商業智能BI在數據架構中處于前端分析的位置，其核心作用是對獲取數據的多維度分析、數據的切片、數據的上鉆和下鉆、cube等。通過ETL數據抽取、轉化形成一個完整的數據倉庫、然后對數據倉庫的數據進行抽取，而后是商業智能的前端分析和展示。
一般來說，BI就是一種幫助企業更好地利用數據來提高決策質量的技術集合，是一個從大量數據中挖掘信息和知識的過程。簡單地說，它是應用業務、數據和數據值的過程。

二、差異辨別
隨著大數據、AI等技術快速發展，以及大數據應用在行業的落地，企業對BI和大數據的選擇陷入到一個“非此即彼”的思維。但其實，它們二者的關系并沒有到這樣“水深火熱”的地步。
雖然大數據與BI是兩種不同概念和工具，但卻是社會發展到不同階段的產物，大數據對于BI，既有傳承，也有發展。大數據和AI在落地應用的過程中需要一系列產品作為技術承載體，而BI就是一個比較理想的承載體。BI可以看成是技術與業務結合的橋梁。當前企業在進行人工智能改造過程中并不能馬上脫離原有的信息化體系，既如此，就必須借助于BI來完成智能化過渡。
兩者的差異在于以下三點：
1、數據來源
BI的數據來源一般為企業內部信息化系統中的數據，更多是作為企業內部數據分析的工具；大數據的數據來源不僅包含企業內部的信息化系統的數據，還包括各種外部系統、機器設備、數據庫的數據。總的來說大數據的數據來源更廣泛，而且數據更多的來自于云端，可無限擴展。
2、發展方向
對企業來說，BI是一種管理和思維方式的轉變，對企業內部數據進行分析，支撐企業運營與決策，從傳統商業模式走向商業智能。大數據除了解決企業業務問題，還包括與行業、產業的深度融合，不同行業所呈現的內容與分析維度各不相同，是用全新的數據技術手段來拓展和優化企業業務。
3、數據利用
BI更注重數據的呈現和分析，大數據更注重數據的深度分析和利用。
4、數據存儲
BI存儲有限的數據(DWH/DM等)。大數據中存儲的數據則是無限膨脹。Hadoop的誕生就是為了低成本和無限制的擴展。
5、技術標簽
BI的技術標簽包括ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。大數據的技術標簽則包括Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。隨著時代的變革與技術的迭代，BI經歷了多次優化和變革，新型BI被賦予更多“大數據”潛能，既滿足海量實時數據分析，也滿足決策型的業務分析。

三、相關性解讀
本質上來說，無論是BI還是大數據技術，都是脫胎于大數據時代的技術，它們仍有一定的關聯性和相關性。首先先說明，大數據相對于傳統BI，不是簡單的PLUS的關系，它涉及了思想、工具和人員深層次的變革。
1、從數據來源角度
大數據應用的數據來源，不僅僅包括非結構化的數據，還有各種系統數據，數據庫數據。其中非結構化數據主要是集中在互聯網以及一些社交網站上的數據以及一些機器設備的數據，這些都構成了大數據應用的數據來源。對于大數據的分析工具來說，現階段也是對于非結構化的數據分析的比較多。
BI系統則是在數據集成方面的技術越來越成熟，對于數據的提取，一個各種數據挖掘的要求來說，數據集成平臺會幫助企業實現數據的流通和交互使用，在企業內部實施BI應用就是為了可以更好的對數據進行分享和使用。
2、從思維方式角度
大數據對于傳統BI，既有繼承，也有發展，從“道”的角度講，BI與大數據區別在于前者更傾向于決策，對事實描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向于刻畫個體，更多的在于個性化的決策。
3、從發展方向角度
BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對于企業來說，BI不僅僅是一個IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術的部署到業務的流程規劃，BI迎來新的發展。對于大數據來說，現階段更多的大數據關注在非結構化數據，不同的數據分析工具的出現和行內的應用范圍不斷的加大，對于大數據應用來說，怎么與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。
4、從工具的角度
傳統BI使用的是ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表技術，屬于應用和展示層技術，目前都處于淘汰的邊緣，因為它解決不了海量數據(包括結構化與非結構化)的處理問題。而大數據應用的是一個完整的技術體系，包括用Hadoop、流處理等技術解決海量的結構化、非結構化數據的ETL問題，用Hadoop、MPP等技術計算海量數據的計算問題，用redis、HBASE等方式解決高效讀的問題，用Impala等技術實現在線分析等問題。因此是個全新的行業。

四、企業應用
由于大數據和BI技術的特性，這兩種技術在企業中有著不同的應用，而企業如何選擇，也要根據企業的實際情況選擇。
1、大數據在企業中的應用場景
（1）、個性化營銷
伴隨著數據大爆炸與消費者個性化，用戶對無關信息的容忍度與日俱減的同時，用戶興趣數據與日俱增。沒有數據支撐的營銷，將會陷入盲目決定的情況。這一切，導致了個性化成為大數據的應用方向。
（2）、對客戶價值的識別和挖掘
以數據為支撐的客戶價值評估將有助于公司找到真正的目標客戶群，幫助企業更好地推進客戶關系管理。
（3）、數據驅動的精準廣告
大數據的出現，宣告了盲目營銷的終結，數據驅動的精準廣告時代來臨。例如在廣告的精準營銷方面，大數據技術可以通過數據庫的消費者畫像，能讓廣告主全方位了解消費者。采用50多種定向技術，能夠讓廣告精準地觸達用戶的手機、PC端。投放全程效果監控，循環優化投放方案，有效控制成本，達到超高費效比。
（4）、客戶流失預警
在用戶即資產的時代，客戶流失預警對企業的戰略制定有著重要意義，流失的是否是目標客戶，哪一類型的客戶，用戶為什么會流失等等。大數據技術能夠跟蹤用戶行為軌跡，通過不同的算法，可以發現最終客戶流失的特殊及其原因，最終幫助企業挽留用戶。
（5）、企業商業決策
如前所述，企業的商業決策已經變得與數據密不可分。以蘇寧為例，其數據部門需要為業務部門提供多重服務。首先是報表服務，為運營部門提供實時的、豐富的、準確的數據支持，其次是引擎服務，應用大數據的技術去驅動前臺的業務，它已經直接嵌入到企業的生產經營活動中，直接影響到企業的整個業務。
（6）、庫存管理和物流配送
對于電商或O2O公司來說，庫存管理和物流配送是業重要的競爭力。通過數據的分析和挖掘，可以精準測算出不同品類商品的庫存水平，同時獲取最佳用戶體驗與物流整體配送效益的平衡。比如在京東商場，當用戶點擊瀏覽某商品后，京東會通過對該用戶的一系列數據分析，確定其購買的可能性。當該用戶被確定為潛在用戶后，京東便會將其瀏覽過的產品，在當地倉庫中準備好，一旦用戶下單，便可迅速配貨，這就是京東可以次日達的原因。?

2、BI在企業中的應用場景
1、數據整合,滿足業務分析需求
企業信息化建設至今,很普遍地出現了信息孤島的現象。企業中風格及功能各異的信息系統隨需而建，而不是建立在一個統一的邏輯上。這也就造成了業務或者管理人員需要在各個不同的系統中操作，一旦涉及到需要從多個系統取數的分析需求,則操作起來相當麻煩，而且由于是人工操作,數據繁瑣，又難免出錯。
使用BI商業智能系統，可以很輕松地取到各個應用系統中的數據,通過數據清理等一系列操作， 建成一個可以滿足企業級分析需求的數據倉庫,這樣業務人員就可以基于這個完整的數據視圖在-個交互友好的系統(商業智能系統)中新建分析了。

2、輔助市場分析,促進營銷轉化
BI是所有IT系統中最適合于管理層和決策層使用的信息系統，因為區別于OA,ERP等其他信息系統，只有BI可以將這些系統中積累的數據整合在一起，并挖掘出其中存在的數據價值。BI最常用于市場分析。
將BI應用于市場分析主要有以下幾種分析主題:市場占有率分析、市場趨勢分析(歷史、未來)、產品可用性分析、 客戶需求分析、產品競爭分析等……通過以上種種分析來協助市場營銷的計劃及實施，促進市場營銷目標的實現:更多的線索，更高的投資轉化率，更豐厚的利潤收益。
億信ABI可以提供報表分析、大屏可視化、自助式分析、報告應用、預測與挖掘等多元化分析方法，全方位提升數據分析能力，精準支撐領導決策，幫助企業完成市場分析，促進業務增長，充分發揮數據的驅動作用。

3、改進應用系統,完善管理
由于BI系統可以代替其他信息系統進行企業數據的采集,因此企業在進行IT建設時可以先實施BI系統,先讓管理決策層體會到IT系統挖掘數據支持決策的魅力，促使他們推動ERP等基礎系統的實施和推廣。
億信ABI就平臺內置了數倉實施工具，其中豐富的處理轉換組件，通過拖拽式的流程設計，實現了數據抽取、清洗、轉換、裝載及調度，用于幫助政府和企業構建數據倉庫，完成數據融合，提升數據質量，服務數據分析，幫助完成數據的質量提升，從數據層面幫助企業改進應用系統，完善管理。

大數據和BI并不能完全地拆分開來，也不能簡單的理解成為毫不相關的概念。它們其實是互相影響、互相關聯的關系，而企業對于大數據和BI技術的選擇，也要根據企業的實際情況和企業當前的需求，并不能簡單的做出決定。