大数据和商业智能的本质区别说明

大数据和商业智能的本质区别是什么?这两年大数据这个词特别火，传统企业IT部门都纷纷在探索上线大数据。当然，过去的十年，传统企业IT部门也都纷纷上线了商业智能。很多处于云里雾里的传统企业IT人员，心中第一个困惑就是：大数据和商业智能有什么本质区别。

大数据和商业智能的本质区别说明：

1、大数据和商业智能的区别

我先抛开数据、抛开业务应用，就说大数据技术平台和商业智能技术平台的本质区别，那就是技术架构的升级。如果你发现你运行一个报表需要3-5天，而且不管升级单台服务器硬件，还是扩展服务器集群，性能提升并不明显，那说明，技术架构不能支撑现有需求了，需要升级技术架构了。那说明你需要考虑上马大数据技术平台了。

2、大数据为啥这几年火了？

大数据为啥这几年火了，有两方面驱动，一方面是数据量，一方面是数据类型。

从数据量来说，因为移动手机人手一部随时随地产生信息，智能设备&物联网、产业链打通、互联网社区、电子商务这些新技术新应用的产生，导致数据量激增。如果企业没有搞这些新技术新应用，那数据量只是随企业业务规模增大而增大。

从数据类型来说，过去企业一般只关注应用系统产生的关系型数据，或者是EXCEL产生的结构性数据。过去我们不关注这些信息，但是随着我们应用的需求，如生物识别、声音识别、图像识别、视频识别、用户地理周边价值挖掘、社交信息价值挖掘，我们需要收集这些信息，也需要分析这些信息。而过去专注结构性数据的商业智能技术平台显然就不适合来高性能处理这些非结构化信息。如果企业没有收集和处理这些非结构化信息的需求，当然也不存在真正的大数据技术平台购买需求。

3、大数据能干啥？

大数据技术平台这几年发展飞速，从Hadoop的海量批处理作业，Spark又往前走了一步可以更多的利用内存来计算，而Storm更进一步可以数据边导过来边处理。这就让大数据的计算性能、处理性能高很多，不需要我们再等待几天来看结果了。这样就能满足咱们实时的应用需求，比如说搜索关联推荐想通过用户上下文的点击大数据来实时推荐，过去无法满足，现在可以了。这比过去商业智能OLAP离线数据处理要高很多。

但是，大数据应用技术这么多年并无长足进步。我们的大数据技术平台只是让更大量的数据可以高性能的存储和计算了，但如何高价值利用数据，我们目前的应用技术还不支撑。

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