BI(BusinessIntelligence)即商務智能，它是一套完整的解決方案，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)務經(jīng)營決策。
大數(shù)據(jù)(Big Data)，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)。
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。
基于這個特點，大數(shù)據(jù)很容易在生產(chǎn)中形成基于個體的評估和閉環(huán)反饋網(wǎng)絡，BI則由于偏向宏觀而難以在生產(chǎn)中貫徹執(zhí)行從而產(chǎn)生實際價值，因此，當前的大量的新數(shù)據(jù)應用領域，實際BI是沒有覆蓋的，比如RTB廣告、智能制造、個性醫(yī)療等等。
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，甚至在更高的層次，兩者也是可以統(tǒng)一的，比如這個定義：“世界上萬事萬物都在被數(shù)據(jù)化，形成一個與現(xiàn)實世界相關聯(lián)的數(shù)據(jù)世界，人類可以利用數(shù)據(jù)化的方式，應對和解決生存和發(fā)展問題。”
因此很多人說BI跟大數(shù)據(jù)沒區(qū)別，的確是這樣，沒必要抬高大數(shù)據(jù)，但由此認為兩者價值也差不多，那也有問題，它忽略了”術”的不同，由此造成應用的巨大差別。
舉個例子：神經(jīng)網(wǎng)絡理論幾十年前就有，為啥直到現(xiàn)在才有深度學習突破性的進展，關鍵是其”術”的能力提高了，一定程度講，大規(guī)模數(shù)據(jù)并行處理讓這個理論煥發(fā)了新生。
理念是一回事，付諸實踐是另一回事，因此，我們還是要從“術”的角度來闡述大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)BI的區(qū)別，事實上，傳統(tǒng)BI，由于其術的限制，已經(jīng)達到了一定瓶頸。
傳統(tǒng)BI廠家喊了多少年的”幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經(jīng)營決策”，現(xiàn)在除了一堆報表系統(tǒng)，搞了一些決策樹等統(tǒng)計算法，還剩下什么呢?傳統(tǒng)企業(yè)引入了那么多的BI咨詢，寫了那么多報告，真正發(fā)生過價值的有多少?BI已死也并非空穴來風。
如果搞BI的還在原有的地方轉(zhuǎn)圈圈，不去變革，除了空喊我也是大數(shù)據(jù)，沒有意義，因為數(shù)據(jù)價值最終還得看落地的能力。
大數(shù)據(jù)的4V特征大家都懂，大數(shù)據(jù)在量、維度、速度等方面相對于傳統(tǒng)BI的改變的確讓數(shù)據(jù)改造世界的能力發(fā)生了質(zhì)的變化, 那么，大數(shù)據(jù)的“術”于傳統(tǒng)BI到底有哪些變化?傳統(tǒng)企業(yè)需要做哪些改變呢?
1、超越BI，拓展新的業(yè)務邊界
大數(shù)據(jù)不是繡花枕頭，它的第一要務就是解決業(yè)務問題，大數(shù)據(jù)一定程度上講就是用全新的數(shù)據(jù)技術手段來拓展和優(yōu)化業(yè)務，傳統(tǒng)企業(yè)需要聚集一撥人來研究這個問題。
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)的手段來提升效率。
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，互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)、公共服務、醫(yī)療保健、金融服務都有廣闊前景。
從領域的角度看，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)絡優(yōu)化等方面提供新的方法。
大數(shù)據(jù)應用場景是企業(yè)特別需要想清楚的地方，傳統(tǒng)BI失敗，一定程度講，是技術推動業(yè)務導致的倒掛現(xiàn)象所致，是高估傳統(tǒng)BI利用數(shù)據(jù)的能力所致，比如大量領域用傳統(tǒng)BI產(chǎn)生不了生產(chǎn)力，當然也少不了忽悠。
大數(shù)據(jù)也面臨這個重大問題，但應該看到，隨著大數(shù)據(jù)概念的普及，應用領域的大幅延伸，企業(yè)的管理和業(yè)務人員對于數(shù)據(jù)的認識有了很大的轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)化的思維開始深入人心，對于大數(shù)據(jù)來說，是一個新的機會。