大數(shù)據和商業(yè)分析相比，哪個前景好？BI（BusinessIntelligence）即商務智能，它是一套求下載的解決方案，單獨將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據通過快速有效的整合，飛快確切地提供報表并提議決策依據，幫助

大數(shù)據和商業(yè)分析相比，哪個前景好？

BI（BusinessIntelligence）即商務智能，它是一套求下載的解決方案，單獨將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據通過快速有效的整合，飛快確切地提供報表并提議決策依據，幫助企業(yè)提出不明智的決定的業(yè)務經營決策。BD大數(shù)據（Big Data），指根本無法在是有時間范圍內用常規(guī)項軟件工具并且捕捉、管理和全面處理的數(shù)據數(shù)學集合，是需要新處理模式才能本身更強的決策力、敏銳洞察發(fā)現(xiàn)到力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣的信息資產。（施禮道百度百科）

大數(shù)據分析與BI商業(yè)智能一定程度上可以相互間完全融合，BI中中有一些企業(yè)內部的數(shù)據分析，大數(shù)據分析中有一種體現(xiàn)了什么為BI商業(yè)智能，企業(yè)可根據不同發(fā)展階段，使用完全不同方案。初期階段大多我推薦是從MDM（主數(shù)據）、BI來做數(shù)據治理分析。說白大數(shù)據分析，從廣義上講是對海量數(shù)據參與講，多作用于行業(yè)、產業(yè)、國計民生、社交網絡數(shù)據，但當前相對于絕大多數(shù)企業(yè)而言，應用到集成顯卡、數(shù)據治理、業(yè)務全部整合都沒有做好，甚至信息化系統(tǒng)還存在地缺乏的情況下，大數(shù)據建設是對企業(yè)來說很顯然是為時尚早。

BD大數(shù)據比較復雜的技術更繁雜不少，從4V規(guī)模性（Volume）、多樣性（Varity）、西下高速性（Velocity）和價值性（Value）四個方面要求：數(shù)據的采集渠道、工具極其多樣；加工、存取、處理速度也越快，且海量數(shù)據那些要求存儲模式也不可能發(fā)生龐大無比的改變，其中，MPP跟Hadoop是兩種啊是模式，前者更方便啊，尤其是相對于T/P級沒有問題，如果數(shù)據量級更大就不得不談Hadoop了。大數(shù)據面對的數(shù)據格式：重新格式化、非格式化磁盤、半重新格式化都有，必須不屬于一些技術數(shù)據處理手段，比如說：語音識別、圖像識別，這些一系列中級的算法。這些都特別要求大數(shù)據建設必須更高端的人才儲備。

是對企業(yè)而言數(shù)據治理項目、建數(shù)倉，對生產、經營、管理數(shù)據進行沉淀、加工、分析什么，在數(shù)據量的逐漸增多之后，遷出到基于MPP技術（比如：GreenPlum）數(shù)據存儲分析平臺上，這是一個最佳路徑。不過，企業(yè)內部的生產、經營、管理數(shù)據的價值密度，比不同渠道采集回來的說白大數(shù)據價值密度要高大部分，做BI或是準大數(shù)據項目建設的投入產出比大數(shù)據項目建設也要高很多、成功率也相對于過低。

況且說兩者的前景，兩個前景都非常好，但如果不是是對問這個問題的朋友，我建議您從數(shù)倉、數(shù)據治理、BI何練起學，然后再再漸漸地擇機剛剛進入大數(shù)據領域，練拳不練功走一段路竹籃打水，否則大數(shù)據的落地后路徑、工具方法、生態(tài)體系等也會變得更加成熟，現(xiàn)在仍有喧囂還沒有落下來。

大數(shù)據主要涉及的內容有哪些？可以從事哪些崗位？

我記得大學本科畢業(yè)的第一份工作，我們公司的業(yè)務是做BI產品研發(fā)。哪時候互聯(lián)網還沒有今天這樣的話激狂，也沒有大數(shù)據、移動互聯(lián)網的概念。記住有一次和同事去華師后門買書，同事買了一本javascript,我買了一個ajax。那會，我們產品的客戶端是用Delphi開發(fā)的，不過買書就是就是為了回答一點新知識，工作中基本上用過了。在公司的第三年，公司要轉做web的BI展示界面，我?guī)凸居胹vg做了兩個展示組件，心里那就美滋滋的。

伴隨著時間的推移、電商的發(fā)展，大數(shù)據、云計算很顯然成了每個互聯(lián)網公司對外宣傳的標準說法。假如不講點這些概念，很顯然給人感覺太多些逼格。記的10年在公司的三次培訓上，有個同事問，云計算會不會你搞進去的，就而且我姓云。聽著這個問題，我瘋笑亦非。

大數(shù)據這個概念喊了這些年來了，很多人還是不清楚大數(shù)據指的是什么？替回答我好這個問題，我還去一類收索了大數(shù)據的概念。老實說百科的解釋，連我從事外貿了到現(xiàn)在為止互聯(lián)網的人，也沒看得懂。

“大數(shù)據（big data），IT行業(yè)術語，是指不能在一定會時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和全面處理的數(shù)據集合，是必須新處理模式才能更具更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)自己力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多元化的信息資產?！?/p>

什么是大數(shù)據？

大數(shù)據說的直白點，那是應用一套技術手段，把數(shù)據變的信息和知識的過程。數(shù)據對我是沒有價值的東西，我們要把數(shù)據加工成信息或者知識，才能被人類解釋。舉個例子：公司一周的考勤數(shù)據是意義很大的東西，但我們是從一月考勤數(shù)據的分析和比較好，我們發(fā)現(xiàn)張三這個員工還老遲到。那么，張三總是遲到的人這個信息就對公司的管理有幫助了，領導需要去清楚下，有沒張三家有什么事？也可以張三最近直接出現(xiàn)別的狀況？

大數(shù)據的“大”又該如何再理解呢？所謂的“大”，一層含義指數(shù)據的體量大，在數(shù)據庫時代數(shù)據以GB為單位，但在互聯(lián)網時代以TB為單位，數(shù)據的體量升了一個數(shù)量級。另一層含義指數(shù)據形式的多樣化。在悠久的傳統(tǒng)BI應用中，數(shù)據基本都是存儲位置在關系型數(shù)據庫中，但在互聯(lián)網時代，數(shù)據的形式變得更加豐富化了，.例如:文本、視頻及數(shù)據庫。清楚了大數(shù)據的概念，我們下來看，大數(shù)據包含哪些內容。

大數(shù)據的內涵

大數(shù)據從技術的角度看看，包涵兩大分支：數(shù)據分析和數(shù)據挖掘。數(shù)據分析是對歷史數(shù)據的分析，為管理能提供輔助決策信息。數(shù)據挖掘是研究趨勢和未來的問題，通常應用方法在預測方面。從業(yè)務的時效性特別要求去看，分為：在線實時總結系統(tǒng)和離線分析系統(tǒng)。的或:網站的動態(tài)實時用戶區(qū)域分佈狀況那就是人工智能分析計算機；2019年全國各省GDP排名分析是離綫分析什么應用。

從大數(shù)據項目的過程看，大數(shù)據包含：數(shù)據采集、數(shù)據收集、數(shù)據轉化與存儲、數(shù)據建模分析、上層應用展示等。大數(shù)據的難點，只是相對而言海量數(shù)據的分析，這又比較復雜到海量數(shù)據存儲及分析架構等問題。

按照Hadoop的技術體系來講，flume用處再收集和被轉化存儲位置在服務器各處的日志及數(shù)據，儲存在以hdfs文件系統(tǒng)或是hive或是hbase等數(shù)據倉庫中，再利用hadoop架構的規(guī)范，編譯程序mapreduce作業(yè)，再把分析結果展示展示給用戶。其實，這里面設計什么到數(shù)據分析的各種算法。

大數(shù)據相關的工作崗位

下面介紹下，大數(shù)據相關的核心崗位：

業(yè)務專家的或顧問：為大數(shù)據能提供研發(fā)方向和判斷研究主題，并為技術人員需要提供業(yè)務支持。

數(shù)據分析師：普通機電設備數(shù)據收集、整理好、分析并根據數(shù)據做出決定評估和預測的專業(yè)人員。

數(shù)據挖掘工程師：從海量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，是需要比較好的算法和數(shù)學基礎。

可視化工程師：提供美觀、便于掌握人們解釋的分析的結果展示界面。

維護工程師：專門負責服務器環(huán)境的配置、重新搭建和運維。

每個公司常規(guī)的大數(shù)據技術線路不同，工作崗位會有不差距。比較感興趣朋友，也可以自己去清楚下，可以做到的幾種大數(shù)據方案。

緊接著5G網絡的建設，接入網絡的iot設備會越來越多，互聯(lián)網所再積累的數(shù)據，也會成級數(shù)增強。在未來幾年，大數(shù)據行業(yè)始終是朝陽行業(yè)，要的大數(shù)據人才會越來越多，希望本文對有意愿組建大數(shù)據行業(yè)的朋友，有所啟發(fā)和幫助，也我希望大家能對大數(shù)據的概念，有更清晰的認識。謝謝啦！