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摘要：一名詞解釋?zhuān)⑽氖侵形谋唤忉尀樯虡I(yè)智能，是一種幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)來(lái)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識(shí)的過(guò)程。大數(shù)據(jù)，英文是，通過(guò)算法直接分析來(lái)自不同渠道和格式的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
BI與大數(shù)據(jù)已經(jīng)是現(xiàn)代社會(huì)的熱詞，但很多人并不能區(qū)別兩者之間的關(guān)系。本文就請(qǐng)來(lái)權(quán)威解讀關(guān)于它們的定義，兩者間的區(qū)別與聯(lián)系，以及相關(guān)的工作職責(zé)。
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一、名詞解釋
BI，英文是Business Intelligence中文被解釋為商業(yè)智能，是一種幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)來(lái)提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合，是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中挖掘信息和知識(shí)的過(guò)程。簡(jiǎn)單地說(shuō)，它是應(yīng)用業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)值的過(guò)程。
大數(shù)據(jù)，英文是Big Data，通過(guò)算法直接分析來(lái)自不同渠道和格式的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
二、兩者的區(qū)別
數(shù)據(jù)利用： BI更注重?cái)?shù)據(jù)的呈現(xiàn)和分析，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的深度分析和利用。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)： BI存儲(chǔ)有限的數(shù)據(jù)(DWH/DM等)。大數(shù)據(jù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)則是無(wú)限膨脹。Hadoop的誕生就是為了低成本和無(wú)限制的擴(kuò)展。
應(yīng)用場(chǎng)景：商業(yè)智能更多的是關(guān)于決策，而不是大數(shù)據(jù)。描述性事實(shí)更多地基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，常常應(yīng)用于支持業(yè)務(wù)決策。大數(shù)據(jù)具有更廣泛的內(nèi)涵，往往描述個(gè)體和更多的個(gè)體決策。在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)BI應(yīng)用程序是為了更好地共享和使用數(shù)據(jù)。
三、BI工程師和大數(shù)據(jù)工程師
現(xiàn)在很多公司的BI工程師的工作職責(zé)主要是做報(bào)表，主要內(nèi)容是使用一些BI軟件開(kāi)發(fā)不同類(lèi)型的報(bào)表，例如使用FineBI，tableau等來(lái)實(shí)現(xiàn)明細(xì)報(bào)表等等。等待。在傳統(tǒng)行業(yè)，這個(gè)職位可能需要sql和相關(guān)工具，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需要一定的代碼能力。
大數(shù)據(jù)工程師在不同的公司擔(dān)任不同的職位。一是進(jìn)行底層平臺(tái)開(kāi)發(fā)和維護(hù)，如構(gòu)建和維護(hù)hadoop集群、開(kāi)發(fā)調(diào)度平臺(tái)等，此類(lèi)工作需要較強(qiáng)的編碼能力，對(duì)常用的開(kāi)源數(shù)據(jù)源源代碼有一定的了解;第二個(gè)是做數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā),構(gòu)建自己公司的平臺(tái)之類(lèi)的,這種工作需要強(qiáng)大的SQL開(kāi)發(fā)和優(yōu)化能力,需要一定數(shù)量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)技巧和一些基本的Java和Python開(kāi)發(fā)能力等;第三就是什么都要做一點(diǎn)。
對(duì)于那些想要詢問(wèn)BI工程師和大數(shù)據(jù)工程師工資高不高的人，影響工資的因素與你的技術(shù)能力、公司對(duì)其職位的重視程度、職位的緊迫性以及個(gè)人運(yùn)氣有關(guān)。無(wú)論是做哪方面的工作都有高薪人士，選個(gè)自己喜歡做的深入去做即可。
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摘要：實(shí)時(shí)可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)流可以通過(guò)多種方式進(jìn)行處理，比如分割合并計(jì)算以及與外部數(shù)據(jù)源的結(jié)合。在一些應(yīng)用程序中，例如具有圖表呈現(xiàn)的股票交易應(yīng)用程序，預(yù)先設(shè)置了基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)。 有趨勢(shì)表明，BI將會(huì)更注重實(shí)時(shí)性，而且Web方式下的實(shí)時(shí)性，更能支持實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實(shí)時(shí)BI分析的知識(shí)，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理和決策。 a1d...
摘要：實(shí)時(shí)可以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，并且存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)流可以通過(guò)多種方式進(jìn)行處理，比如分割合并計(jì)算以及與外部數(shù)據(jù)源的結(jié)合。在一些應(yīng)用程序中，例如具有圖表呈現(xiàn)的股票交易應(yīng)用程序，預(yù)先設(shè)置了基于數(shù)據(jù)流的觸發(fā)。 有趨勢(shì)表明，BI將會(huì)更注重實(shí)時(shí)性，而且Web方式下的實(shí)時(shí)性，更能支持實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)決策。這篇文章就可以幫助你理解實(shí)時(shí)BI分析的知識(shí)，以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，以更好地管理和決策。 a1d...
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