大数据 ≠BI商业智能，大数据也不是传统商业智能的简单升级。
1、大数据和BI两者的区别
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，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，解决的是管理运营战略的问题。
Data)是指在可承受的时间范围内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。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。
不管定义如何不同，大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从"道"的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，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。
当然纯粹从思想的角度讲，两者在概念上是可以实现统一的，都遵循数据-信息-知识-智慧这个脉络，甚至在更高的层次，两者也是可以统一的。
大数据不是空口说说，它的第一要务就是解决业务问题，大数据一定程度上就是用全新的数据技术手段来拓展和优化业务，传统企业需要聚集一拨人来研究这个问题，需要有人专门研究和探索。如果对外，想清楚新的商业模式，如果对内，想清楚在哪个场景，可以用大数据的手段提升效率。
当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。从领域的角度看，广告、营销、风控、供应链都是大数据发挥价值的地方，对于特定企业，比如电信运营商，大数据也可以在网络优化等方面提供新方法。
并不是每个企业都需要打造自己的大数据平台，需要考虑到企业的信息化水平和各项成本，量力而行吧，可以自行研发 ，比如BAT;也可以选型采购，比如传统大企业；中小型企业也可以租用，比如用阿里云和AWS。
就事实来讲，BI的应用是远远大于大数据应用的，有其通用的道理。大数据相对于传统BI，也不仅仅是简单的PLUS的关系，它涉及了思想、工具和人员深层次的变革，BI人员既不要一提大数据，就嗤之以鼻，认为它是新包装的马甲，其实就那么回事;也不需妄自菲薄，以为搞大数据就那么高大上，它的确是BI大多数思想的传承。
之所以要区分大数据应用与BI(商业智能)，是因为大数据应用与BI、数据挖掘等，并没有一个相对完整的认知。
BI（BusinessIntelligence）即商务智能，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。
伴随着BI的发展，是ETL，数据集成平台等概念的提出。ETL，Extraction Transformation Loading，数据提取、转换和加载，数据集成平台主要功能对各种业务数据进行抽取和相关转化，以此来满足BI、数据仓库对数据格式和内容挖掘的要求。
数据集成平台的基础工作与ETL有很大的相似性，其主要功能是实现不同系统不同格式数据地抽取，并且按照目标需求转化成为相应的格式。数据集成开始是点对点的，慢慢地发现这种模式对于系统之间，不同所有权的企业数据流向以及数据标准控制很难，为此，诞生了对统一企业数据平台的需求，来实现企业级之间的数据交互。
数据集成平台就像网络中Hub，可以连接所有应用系统，实现系统之间数据的互通有无。数据集成平台以BI、数据仓库需求而产生，现在已经跨越了最初的需求，上升到了一个更高的阶段。
如今大数据应用更多关注非结构化数据，更多谈论互联网，Twitter、Facebook、博客等非结构化数据，如此理解大数据应用，显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据，且呈现出相同的特点和特征，如数据量大，增长越来越快，对数据处理要求高等。
结构化数据是广义大数据中含金量或者价值密度最高的一部分数据，与之相比，非结构化数据含金量高但价值密度低。在Hadoop平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。
采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。Hadoop平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。
大数据应用的数据来源应该包括结构化数据，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，又可以进一步细分为两部分，一是社交媒体，如Twitter、Facebook、博客等产生的数据，包括用户点击的习惯/特点，发表的评论，评论的特点，网民之间的关系等，这些都构成了大数据来源。另外一部分数据，也是数据量比较大的数据，就是机器设备以及传感器所产生的数据。以电信行业为例，CDR、呼叫记录，这些数据都属于原始传感器数据，主要来自路由器或者基站。此外，手机的置传感器，各种手持设备、门禁系统，摄像头、ATM机等，其数据量也非常巨大。
对于分析大数据的工具，目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。（速鸿科技 - BI商业智能大数据分析工具与服务提供商）
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是企业数据化管理的一整套的方案，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，解决的是管理运营战略的问题。
大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内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。大数据侧重于解决某一类问题的方法，比如全网用户画像，对网络、传感器等非结构化海量数据的分析。
