bi和大数据的区别（bi与大数据）

BI≠大数据,如何正确理解BI和大数据、信息化、数字化转型的区别?_百度...

相比之下，BI与信息化是不同的概念。信息化主要描述的是企业数据的积累和管理阶段，BI则是在信息化之后，帮助企业利用已有的数据进行决策支持。BI工具可以看作是信息化的延伸，帮助企业实现数据价值。

大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。

综上所述，数字化转型和信息化转型在目标范围、技术基础、实施路径、变革深度、组织变革以及客户需求和市场环境等方面都存在显著的区别。数字化转型是信息化转型的升级和深化，是企业在数字经济时代实现持续竞争力的关键途径。

大数据工程师告诉你大数据和BI的区别

〖1〗、大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

〖2〗、既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

〖3〗、首先，BI（商业智能）是大数据领域中的一个组成部分，它特别关注于让非技术背景的业务人员能够进行数据分析，寻找业务问题并支持决策。BI工具的核心在于易于理解和应用，而不是深入挖掘数据，尽管一些高级BI可能包含一些基本的数据分析功能。

〖4〗、大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。

BI商业数据分析和python大数据分析的区别

区别在于BI更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。数据存储： BI存储有限的数据（DWH/DM等）。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。

既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

对于分析大数据的工具，近来所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。

大数据、BI、AI,三者之间的关系是什么_大数据和bi的区别

未来，AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AIBI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。

大数据指的是规模巨大、多样性强、生成速度快的数据集合，这些数据集超出了常规软件工具的处理能力。处理大数据需要特殊的硬件和软件，以及先进的数据分析技术，以便从中提取有价值的见解和信息。大数据的核心在于通过高效的数据处理和分析，实现数据资产的最大化。

然而，尽管二者在某些方面有交集，但它们在目标和方法上仍有本质的不同。这种不同使得企业在选取使用AI或BI时需要根据具体需求做出明智的决策。总的来说，AI和BI在现代数据分析中扮演着不可或缺的角色，它们的互补特性为企业提供了更为全面的数据分析解决方案。

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关_bi商业智能是做什么的

〖1〗、大数据和BI两者的区别 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，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，解决的是管理运营战略的问题。

〖2〗、之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。BI（）即商务智能，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。

〖3〗、BI是商业智能，严格来讲是一种商业智能解决方案，主要是用于分析数据，为企业的决策经营提供依据的。而大数据侧重于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。

〖4〗、BI直译就是商务智能，也是以数据作为基础，通过数据的分析得出数据报表，之后对企业的经营决策提供借鉴。

〖5〗、大数据的数据来源更广泛，而且数据多来自于云端，可无限扩展。02发展方向 BI在企业中的应用是一种管理和思维方式的转变，对企业内部数据进行分析，支撑企业运营与决策，从传统商业模式走向商业智能。

大数据,数据挖掘,BI,ERP之间的联系,主要围绕ERP,简明扼要一点

数据挖掘：在数据基础上继续挖掘和分析，挖掘更多的是做分析和预测。BI：一般是指商业智能工具，可进行数据分析与展示，BI工具可做一定的挖掘工作。

数据仓库：数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

ERP 主要服务于一线业务部门，重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层（ 管理决策层不一定是指企业的比较高层领导，也可以是带有管理决策属性的人员 ）。当然，商业智能 BI 中的基础报表也可以兼顾到一线业务人员的报表需求，并且比 ERP 中的报表更强大和灵活。

超级店长跨境版是一款服务于跨境电商卖家的ERP工具，提供全行业数据检索、全方位商品监控，精准发掘潜在爆款。它支持跨境电商平台的数据分析、产品刊登、订单管理、采购管理、报表分析等服务。总的来说，这些跨境电商ERP软件都具有各自的优势，卖家可以根据自身需求选取最适合自己的工具。

关于财务共享服务。财务共享服务本身也有比较宽泛的定义，我比较认同的，财务共享服务是通过专业分工的方式实现对日常性事务的集中处理，从而实现在整个组织的成本和风险控制。国外与国内的应用有较大差异，这个差异类似于ERP。

OA，一般的大型企业，都会用到，是办公自动化的主要解决方案。EAM，企业的设备资产管理，涉及到企业的资产设备维护过程，与财务，物资关联。BI，是由数据仓库、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。

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关

〖1〗、既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

〖2〗、之所以要区分大数据应用与BI（商业智能），是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。BI（）即商务智能，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。

〖3〗、BI直译就是商务智能，也是以数据作为基础，通过数据的分析得出数据报表，之后对企业的经营决策提供借鉴。

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