相信接触过大数据的人，都听说过商业智能（BI），那么这两者之间有什么关系？要想知道大数据和商业智能的关系，首先要了解两者的定义。 商业智能（BI） BI(BusinessIntelligence)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BI在数据架构中处于前端分析的位置，目的是为了更好的共享和使用数据。其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。 大数据应用 大数据(Big Data)应用是指在可承受的时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。 大数据包括两部分：数据的存储，数据的利用。数据的存储，相比以前的“关系型数据库”，只是数据量大了，数据格式丰富了，存储方式不同了。数据的利用，相比“商业智能",同样是对数据的分析利用，只是由于数据丰富了，所以应用前景更大了。从本质上讲，没有太大区别。大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。 大数据应用和商业智能（BI）的关系 商业智能不能等同于不是大数据。大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI即商业智能，是一套完整解决方案，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。 大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。在实用性方面，传统商业智能基于传统数据仓库进行分析以辅助决策，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。两者是不一样的概念，BI相对于大数据更倾向于决策，适合支持经营指标支撑类的问题，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。 随着云计算和互联网技术的不断发展，企业内CRM、ERP、SCM等各个系统的数据将会越来越庞大，如何有效利用这些海量的数据，支持企业做出准确快速的决策是不得不深入考虑的一个问题。因此，将来市场对商业智能的需求将是巨大的。传统的商业智能技术，如ETL、数据仓库、OLAP和可视化报表技术，由于不能解决海量数据(包括结构化和非结构化数据)的处理问题，已经处于淘汰的边缘，商业智能BI的许多功能可以被相应的大数据组件所取代。 总结 目前许多BI厂商都在寻求突破，开发出各种各样的新型商业智能BI。亿信ABI就是其中比较出色的一款全能型BI产品，其融合了ETL数据处理、指标管理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。从数据源接入，到数据采集、数据处理，再到数据分析和挖掘，打通数据生命周期的各个环节，实现数据填报、处理、分析一体化，为用户提供一站式数据服务。支持基于列存储的MPP架构的分布式数据库进行敏捷分析，百亿数据可达到秒级响应，给用户带来极致的产品体验，可解决TB甚至PB级超大数据量敏捷分析的难题。