BI 与大数据的区别
什么是 BI？
下面的定义，我们摘自百度百科： BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的ERP、CRM、SCM等业务系统。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。
我们再来说一说我们的理解：我们认为，BI主要解决的是从数据到决策的这么一个过程。
首先，数据是起点，也是基础。ERP中已经积累了大量数据，但是，这些数据却是按照单据与流程的需要而存贮的，对于管理者来说，就显得有些杂乱无章，他们期望看到的数据是简单而直观的，所以，我们就需要将数据进行抽取、与清洗，将之转换为有价值的信息。这个过程就是ETL。
那么，信息如何转变为知识呢？知识管理的一个重要工作就是将某个特定人脑中的经验，变的可复制。在这里，这个过程就是建模的过程。将不同分析主题的分析视角（维度）与分析内容（度量）固化下来，这样不管谁来用，都知道原来可以从这些角度来分析这么多的指标。
再看最后一条路径，就是最终辅助决策。在这里，决策不是少数高管的专利。管理学中有一个著名的“木桶理论”，就是说，一个木桶很装多少水，并不取决于木桶最长的木板，而取决于最短的那根。而对于企业管理来说，不管董事长、总经理的决策水平多高，都是没有意义的，关键在于各级管理人员都能理解且执行到位。所以，通过一个数据分析平台的建立，让所有的管理者都看到统一的数据（当然是有权限控制的），都能基于数据去决策与执行，这样，才能真正提升企业的整体决策水平。
所以，上述数据链条，实际就是BI的技术实现路径。总结下来就三点：ETL、建模与平台化展现。这三项技术，一个都不能少。
什么是大数据？
然后，我们再来说一下大数据。我们还是从百度百科摘一下它的定义：
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
到底多少数据量才算大数据？到底是结构化的，还是非结构化的？到底是要精确的真实的？......
如果我们冷静的思考一下，就会发现，大数据与我们息息相关（大数据已经融入了我们衣食住行的每个角落），但同时又会发现，大数据所涉及到的这些特殊技术，离我们又是那么的遥远。
我们还是来看看，大数据到底改变了什么？它其实就是通过海量的数据处理，让我们做决策时变的更轻松，更靠谱。比如我们在网上购物时，它首先会告诉你某个商品有多个人评价，评价越多，也就意味着越多人买；当你点击去之后，就可以看到好评度是95%，还是98%？如果是在360浏览器中打开的话，还有一个价格趋势，告诉你历史价位走势如何，其他电商平台是不是更便宜？除此之外，还有其他同类或同价位商品的推荐与排名等。有了这些信息，你就掌握了做一个购买决策时的几个关键信息：
1、这款商品好不好卖？
2、这款商品口碑好不好？
3、这个价格便不便宜，现在是不是最便宜的时候？
4、有没有其他更好的商品？——这个时候，是否将这个商品改进购物篮并付款，做这个决定变得非常轻松。
那它是怎么做到的呢？就是化繁为简，将海量的数据，归纳整理为几个简单的指标。 好吧，说到这里，你是不是发现，这好像又与BI非常相似呢？是的，如果我们将大数据定义为结构化的精确数据的价值挖掘，那么，它就是BI。
所以，我们一句话概括一下，BI就是一种简化的大数据工具。
这里我们进行对比：
信息量对比：
商业智能BI：不太大，常为TB量级
大数据：大，常为PB量级
信息特征对比：
商业智能BI：结构化信息，非实时信息
大数据：主要为非结构化信息，如文本、图形、音频、视频、摇杆遥测信息……，大多是实时信息。
信息来源对比：
商业智能BI：主要为企业交易数据
大数据：主要是社会日常运作和各种服务中实时产生的数字数据，如在线搜索、新闻、博客、微信等社交媒体、移动电话和短信、热线、电子商务交易、摇杆遥测数据……
涉及技术对比：
商业智能BI：数据库、数据挖掘
大数据：云计算、大数据
关联关系对比：
商业智能BI：BI是达成业务管理的应用工具。没有BI，大数据就没有了转化为价值的工具，没办法变成决策的依据。
大数据：大数据是基础，没有大数据，BI就失去了存在的基础;同样，未来，BI的发展方向是“极速、实时、智能”。要能够快速、实时地看到通过大数据产生的库存、账单等信息，还要建立业务模型和数据模型，让大数据按照业务逻辑展现，这也是HANA、Exalytics等新兴技术受欢迎的主要原因。”
数据来源对比：
商业智能BI：结构化数据
大数据：大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非机构化数据进行处理，与传统基于事务的数据仓库系统相比较，大数据分析不仅关注结构化的历史数据，它们更倾向去对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行分析，大数据无疑是对BI的一个完美补充。
精确性要求对比：
商业智能BI：高
大数据：不高
因果与关联对比：
商业智能BI：重因果性分析
大数据：重关联性分析
效益对比：
商业智能BI：通过数据分析提高运营能力
大数据：那些有很大价值的数据，将更有利于我们深入了解业务运转和与客户的互动。
作者 孤独与似水
关键字：产品运营, 大数据
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