大數據和商業智慧(BI)有什麼區別？

許多人會把大數據與BI搞混，現在的企業越來越看數據，隨著數位優化會選擇導入相關數據系統，然而BI和大數據有甚麼不同呢？

其實從思想的角度，它們的概念是可以統一的，都遵循數據>資訊>知識>智慧的脈絡。可是在企業戰略上，應該選擇大數據，還是BI呢？我們一起探討兩者的區別。

BI和大數據的性質不同。

BI是企業數據化管理的一整套方案，解決的是運營管理的戰略問題，看中全局性。

大數據則是側重某一類問題的方法，例如看清楚顧客畫像、特別像是網路上眾多資訊的非結構海量數據分析。兩者的應用場景不同。

兩者的數據來源比較

BI系統數據來源，通常具結構化、非即時性、範圍相對小的行業數據。

而大數據分析除了關注結構化數據，更傾向去對Web、社交網路、RFID傳感器等非結構化海量數據進行分析，因此企業使用大數據分析，是對BI的一個更好補充。

論精準度而言，BI更加精準，或許我們也很難去比較，因為通常兩者的應用場景不同。

現在BI系統在數據蒐集方面越來越成熟，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。

大數據與BI是社會發展不同階段的產物。大數據相對於傳統BI，不僅是更加分的關系，在思想、工具和人員也進行了變革，兩者有著強烈關聯。

BI更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握巨集觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題。

大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策。

BI的發展要從傳統的商務智能模式開始轉換，對於企業來說，BI不僅是IT項目，更是一種管理和思維的方式，從技術部署到業務的流程規劃，運用報表在短時間掌握全局，順應時勢潮流快、狠、準調整策略，進而幫助公司提高運營能力。

大數據現階段更多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範圍不斷的加大，對於大數據應用來說，怎麼與應用的行業進行一個深層次的結合才是最重要的。