bi大数据分析bi是什么？bi大数据分析系统

一、大数据的概念和应用，到底是什么

通过数据的采集分析，制定符合相应需求的规划，从而减少盲目的投入。

客观的说是利弊共存的（略）！但又是发展的必然。

总结下来，打破资本的垄断，或做到人性化的发展，那就是真正的进步了。

谢谢邀请！

二、企业应该选择大数据还是BI

刚好最近几年也接触了很多大数据、人工智能、BI等。大数据和BI其实不应该说成是同一类应用的新旧技术，也不能说选择大数据还是BI。两者实际上时相互依赖，相互渗透递进的。

1.BI即所谓的商业智能，基于数据仓库、数据处理、数据分析挖掘、数据展现等为企业提供有价值的内容，一直一来的形式以基于一个个体的数据库为基础进行的，数据体量小，分析不出更多有价值的内容，更多的还是数据多维度的分析展示。而大数据从字面意思看其实就是很大的数据，也就是将各种各样（可以同类，也可以不同类）的海量数据集合在一起来进行数据分析和挖掘。关键点就在大字，因为只有拥有了这么大体量的数据，才能分析出很多有意思的内容出来。你想就一个公司的数据、一个医院的数据、一个商家的数据，你能分析出好多东西来呢。而一个区域、一个省、一个国家的数据汇集在一起就不一样了。

2.不得不说很多企业很早就在做BI，但是那时的BI应该是基于比较单一的数据库，进行一些基础的数据清洗处理，然后把通过一定数据分析的结果通过BI工具展现给用户。其实BI发展到现在，那应该是基于大数据平台的BI了，也就是说数据基础变了，从以前的单一的数据库变成大数据平台了。数据体量越大，能分析的内容就越多，同时基于大数据平台的话，分析和数据展现的效率都大大提高。比如基于大数据可以分析出群体性事件，爆发性事件，预测性事件等等。也可以通过各区域，各类别的聚类算法快速找出脱离群体的个体现象。

3.现在说得比较多的大数据+人工智能，也就是我们是基于大数据平台上的很多应用。其实也是一个数据抽取清洗、数据处理、数据分析挖掘、数据展现的一个全过程，只是我们抽取的数据量更大，数据处理的速度更高效，同时数据挖掘的算法可以更复杂，展示的形式更丰富而已，那这个过程其实也可以叫做BI过程。

4.因此我们不能说选择大数据还是BI，我们可以在原来BI的基础上进行技术扩展，变成基于大数据平台的BI。比如基于hadoop的大数据平台上进行BI分析，何尝不可呢。可以基于海量数据进行快速处理，可以通过各种大数据算法进行数据分析。同时现在的BI也可以有更丰富的大数据分析结果展示方式。

三、jmp数据分析与bi工具区别

JMP数据分析工具和BI工具有以下几个区别：1.功能定位不同：JMP数据分析工具主要用于统计分析和数据可视化，提供了丰富的统计方法和图表展示；而BI工具主要用于数据报告和分析，能够从数据源中提取数据并生成报表、仪表板等。2.数据处理能力不同：JMP数据分析工具能够处理较小规模的数据集，对于大规模数据集的处理能力相对较弱；而BI工具能够处理较大规模的数据集，并支持对大数据的分析和处理。3.用户群体不同：JMP数据分析工具主要面向数据分析专家和统计学家，他们通常具备较强的统计分析和数据可视化能力；而BI工具则更加面向商业领域的用户，他们通常是非技术背景的决策者和分析师。4.学习和使用难度不同：JMP数据分析工具相对较复杂，需要具备一定的统计学和数据分析知识；而BI工具通常具有较低的学习曲线，用户可以通过可视化的方式进行数据分析和报表生成。综上所述，JMP数据分析工具和BI工具在功能定位、数据处理能力、用户群体和学习使用难度等方面存在一些区别。选择使用哪种工具取决于具体的需求和用户的背景。