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大数据和商业智能的关系是什么？
大数据与商业智能的关系从应用角度看，商业智能是商业智能，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，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。
大数据很难学嘛，我转行想要学习it技术，有大神指点一下嘛？
碰巧我有很多大数据经验要分享。
大数据有几个入口点：业务分析工程师、数据建模工程师和应用程序开发工程师。
首先是业务分析工程师需要的技能
因为大数据是用来产生业务的，20年前，大数据的典型应用场景是商业智能（BI）
BI是在企业客户多年积累的业务数据基础上进行二次挖掘，提取有意义的分析统计数据，方便企业决策者进行决策分析。
业务分析工程师应熟悉行业的业务逻辑，例如电信行业的复杂业务逻辑。它涉及到收款系统、票据生成、综合业务台账和大客户业务。
从业务逻辑上提出分析主题，让设计工程师进一步设计系统。
第二，数据建模工程师的技能
原来，我们需要Pb、数据库等工具来建立数据库，编写数据仓库的ETL脚本。
现在进入机器学习和深度学习阶段，需要对文本数据、音频数据、图像数据等非结构化数据进行管理，这比原来的要求要高。
最后，应用程序开发工程师
应用程序开发工程师，采用流行的开源框架，编码好，界面好，数据接口好。使用的软件和框架基本上取决于每个公司继续使用什么。一般来说，它已经积累多年，有自己的一套。
以上是我的一份。一言以蔽之，所谓万时法则，在长期沉浸于一个行业之后，就可以成为专家，只要你坚持，就能成功！
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