商业智能与数据分析专业就业 数据分析和商业智能的区别？

数据分析和商业智能的区别？

数据分析只是一种工具（分析问题的系统方法），可以非常简单也可以非常复杂。

简单的例子：通过分析，购买我产品的大部分人来自北京，北京是我主要消费者居住的城市。复杂点的例子：用统计方法建立数学模型。我想从10万人中找出100个更有可能购买我的产品的客户，然后通过物流区域的数学建模找到他们。不管你的商业模式是什么，你都可以用数学方法和数据来证明你的假设，这就是所谓的数据分析。因此，数据分析员这个职业描述的是一个能用数学方法用数据证明假设的人。商业智能是一种产品/服务。该产品/服务可能包括报告、分析、管理等。它使用计算机和编程技术来自动化某些业务流程的行为。例如：水果店老板利用商务智能工具finebi制作的报表或仪表盘，观察自己店内的人流、购买数量和购买时间，及时调整库存和销售节奏。在人们做生意之前，他们依靠直觉和经验。现在有了计算机的帮助，我们可以利用数据分析来减少试验和错误，减少错误决策的成本，了解好生意的原因。商业智能将尽可能地自动化和简化这一切。

大数据和商业智能的关系是什么？

大数据与Bi（商业智能）的关系从应用的角度来看，Bi（商业智能）是商业智能，它是一套完整的解决方案，用于有效整合企业现有数据，快速准确地提供报表和决策依据，以帮助企业做出明智的商业决策。

Bi在数据架构中处于前端分析的地位，其核心作用是对数据采集、数据切片、数据上下钻取、立方体等进行多维分析。通过ETL对数据进行提取和转换，形成一个完整的数据仓库，然后从数据仓库中提取数据，然后进行前端的商业智能分析和显示。

Bi处理的数据量是巨大的。例如，finebi business intelligence拥有自己的ETL，可以在短时间内响应数据处理请求并输出分析结果。

Bi对稳定性和易用性有一定的要求，这是其他数据分析工具无法比拟的。

大数据应用的数据源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据，其次是非结构化数据。

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