大數(shù)據(jù) BI商業(yè)智能,大數(shù)據(jù)也不是傳統(tǒng)商業(yè)智能的簡單升級。
1、大數(shù)據(jù)和BI兩者的區(qū)別
BI(BusinessIntelligence)即商業(yè)智能,它是企業(yè)數(shù)據(jù)化管理的一整套的方案,用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行有效的整合,快速準確的提供報表并提出決策依據(jù),幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策,解決的是管理運營戰(zhàn)略的問題。
大數(shù)據(jù)(Big Data)是指在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、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的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)側(cè)重于解決某一類問題的方法,比如全網(wǎng)用戶畫像,對網(wǎng)絡(luò)、傳感器等非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的分析。
不管定義如何不同,大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI是社會發(fā)展到不同階段的產(chǎn)物,大數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)BI,既有繼承,也有發(fā)展,從 道 的角度講,BI與大數(shù)據(jù)區(qū)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(tǒng)計趨勢,適合經(jīng)營運營指標支撐類問題,大數(shù)據(jù)則內(nèi)涵更廣,傾向于刻畫個體,更多的在于個性化的決策。
當然純粹從思想的角度講,兩者在概念上是可以實現(xiàn)統(tǒng)一的,都遵循數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧這個脈絡(luò),甚至在更高的層次,兩者也是可以統(tǒng)一的。
2、兩者技術(shù)上有什么相關(guān)性?
傳統(tǒng)BI的技術(shù)標簽:ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表。
大數(shù)據(jù)的技術(shù)標簽:Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。
傳統(tǒng)BI就目前來講,其功能都可以被對應的大數(shù)據(jù)組件所替代,但大多數(shù)企業(yè)缺乏大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的驅(qū)動,也缺乏相關(guān)的高技術(shù)人才。
不過新型BI被賦予了更多 大數(shù)據(jù) 潛能。正如圖右側(cè)架構(gòu)所示,BI架設(shè)在大數(shù)據(jù)應用層,抽取etl后或者Hive來的數(shù)據(jù)又可作通用類的業(yè)務(wù)分析。既滿足了海量實時數(shù)據(jù)分析,也滿足了決策型的業(yè)務(wù)分析。
3、企業(yè)應該青睞大數(shù)據(jù)還是商業(yè)智能?
在技術(shù)領(lǐng)域,雖然傳統(tǒng)BI的一些技術(shù)ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、可視化報表似乎都將處于落后邊緣,因為它難以解決日后海量數(shù)據(jù)的處理問題,但是,也不能全盤否定或替代成大數(shù)據(jù)。一些企業(yè)采用SAP HANA,F(xiàn)ineBI的直連大數(shù)據(jù)引擎都是基于這個問題優(yōu)化的方案。BI的那套也將長期存在,畢竟企業(yè)對BI方案還是很青睞,大數(shù)據(jù)的普及和應用也是個漫長的過程。
大數(shù)據(jù) VS 商業(yè)智能
大數(shù)據(jù)不是空口說說,它的第一要務(wù)就是解決業(yè)務(wù)問題,大數(shù)據(jù)一定程度上就是用全新的數(shù)據(jù)技術(shù)手段來拓展和優(yōu)化業(yè)務(wù),傳統(tǒng)企業(yè)需要聚集一撥人來研究這個問題,需要有人專門研究和探索。如果對外,想清楚新的商業(yè)模式,如果對內(nèi),想清楚在哪個場景,可以用大數(shù)據(jù)的手段提升效率。
當前大數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生價值的地方,從行業(yè)的角度看,金融、銀行、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、科研都有廣闊的前景。從領(lǐng)域的角度看,廣告、營銷、風控、供應鏈都是大數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的地方,對于特定企業(yè),比如電信運營商,大數(shù)據(jù)也可以在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面提供新方法。
并不是每個企業(yè)都需要打造自己的大數(shù)據(jù)平臺,需要考慮到企業(yè)的信息化水平和各項成本,量力而行吧,可以自行研發(fā) ,比如BAT;也可以選型采購,比如傳統(tǒng)大企業(yè);中小型企業(yè)也可以租用,比如用阿里云和AWS。
就事實來講,BI的應用是遠遠大于大數(shù)據(jù)應用的,有其通用的道理。大數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)BI,也不僅僅是簡單的PLUS的關(guān)系,它涉及了思想、工具和人員深層次的變革,BI人員既不要一提大數(shù)據(jù),就嗤之以鼻,認為它是新包裝的馬甲,其實就那么回事;也不需妄自菲薄,以為搞大數(shù)據(jù)就那么高大上,它的確是BI大多數(shù)思想的傳承。
文章編輯:CobiNet(寧波)
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