对于成功的企业，他们不会在商业智能和大数据分析之间做出选择，而是会同时利用这两者的优势来创建全面的数据分析策略，以支持当前的业务决策和未来的创新。如果企业能够有效整合BI和大数据分析，则完全有能力灵活地发展和调整其业务运营，并获得优势，以超越竞争对手。

这两种技术驱动的方法是为不同的分析场景而设计：BI提供框架，用于分析数据以优化运营，而大数据分析则提供更深入的数据探索，使企业能够更好地创新和适应变化。这两者是互补关系，通过同时采用这两种方法，企业可获得宝贵的业务见解，以支持越来越复杂的决策。

因此，数据管理和分析领导者及其团队必须准备好同时部署这两种方法。为了确保充分发挥它们潜力，首先要全面了解BI和大数据分析之间的区别，以及如何将它们整合为分析计划的一部分。

BI与大数据分析

在20世纪90年代，BI软件的出现标志着从静态报告到系统数据分析流程的转变，后者为业务决策者提供汇总数据和关键绩效指标。BI系统通常建立在数据仓库之上，数据仓库存储大量历史业务数据，这些数据被优化用于分析查询。这些平台基本上提供结构化的业务模型，以进行分析。

为了更好地支持这种分析模式，涌现出很多用户友好的BI仪表板和交互式分析应用程序。它们的可用性推动自助BI环境的开发，业务用户可以独立运行查询和分析数据，而不需要依赖熟练的BI专业人员。

如今，BI涵盖广泛的技术和做法，用于从不同源系统收集、存储、分析和可视化结构化数据。例如，AI驱动的自然语言接口，允许用户用通俗易懂的语言提问，现在这很常见。内置的AI功能还可建议后续问题，生成数据可视化，并总结BI发现。然而，BI的目标保持不变：提供可操作的见解，并支持组织各级的业务决策。

随后大数据分析的出现进一步扩大可能性，即生成有用数据见解。对大数据的描述通常侧重于其规模和复杂性，但它不止于此。正如Doug Laney在2001年首次提出（他当时是Meta Group Inc.的分析师），大数据通常具有以下3个关键要素，即3V：

• 数量（Volume）。大数据通常涉及大量数据集，远远超越传统数据处理工具所能处理的数量。
• 速度（Velocity）。数据通常是实时或接近实时生成和更新。
• 多样性（Variety）。大数据包括各种数据类型，包括结构化、非结构化和半结构化数据的混合池。

自那以后，大数据的特性还在增加，最常见的是5个V，包括真实性（Veracity）和价值（Value）。但最初的3个特征仍然最具相关性。

由于大数据的各种属性，它比BI数据创造更复杂的数据处理需求，并提供更广阔的分析机会。大数据分析可提取传统BI方法无法大规模提供或可能根本无法发现的见解，包括数据集中的隐藏模式、数据元素之间的相关性以及随时间的数据趋势。通常由熟练的数据科学家利用先进的工具和统计技术进行大数据分析。

BI和大数据分析之间的主要区别

BI和大数据分析在很多方面都不相同，包括数据架构、数据处理方法及其分析重点，如下所述：

数据架构和数据处理

BI应用程序主要利用从内部来源（例如事务系统、SQL数据库和电子表格）中提取的结构化数据集，然后以表格形式整理，并存储在数据仓库中进行查询和分析。查询语言用于生成摘要、报告和数据可视化。其中SQL是最突出的；其他包括微软的Data Analysis Expressions（或者说DAX）语言和Multidimensional Expressions（MDX），这是一种较旧的语言，也是由微软创建。

相比之下，大数据分析通常以各种格式处理来自各种数据源的大量数据——不仅是内部IT系统，还有传感器、电子邮件、图像、外部数据库、社交媒体等。其中有些数据集需要先进的处理技术来产生见解。其他涉及如此大规模的处理，以至于它需要在多个服务器上分发数据分析作业并整合结果。原始处理数据通常存储在数据湖中，在那里可以按原位进行分析或过滤，并准备用于不同的分析应用程序。

这种级别的处理是通过大数据技术、机器学习算法和Python和R等脚本语言的组合实现的。AI现在也有帮助，它模糊了处理结构化和非结构化数据之间的界限。大型语言模型无需复杂的数据提取管道即可读取文档、解析电子邮件、解释图像和总结对话。尽管如此，与标准提取、转换和加载流程（将BI数据拉入数据仓库）相比，大数据处理仍然更复杂。

BI和大数据分析之间的另一个区别数据更新的频率。总结历史绩效的BI数据通常定期更新：例如，每日、每周或每月。大数据分析系统更频繁地处理和更新数据，包括实时。

分析重点

BI主要侧重于描述性和诊断性分析，这些分析研究过去发生的事情，以及为什么为当前的业务决策提供信息。它还帮助企业监控关键绩效指标，并确定运营改进。因此，公司高管和业务经理经常使用BI进行战略和战术决策。

大数据分析也涉及此类分析，通常规模更大。然而，它最常用于前瞻性目的，主要侧重于预测未来业务场景和趋势的预测分析。规范性分析也使用大数据完成，为如何实现预期业务成果提供指导。常见的大数据分析应用包括预测市场趋势、增强客户体验和推动产品创新。

AI还使业务用户能够执行一些预测分析任务，而以前这需要数据科学技能。然而，AI分析的这一领域仍在发展中。目前，可靠地解释大数据分析结果仍然需要对数据科学原理有充分的理解。

BI和大数据分析如何使企业受益？

由于BI和大数据分析服务于不同的目的，并采用不同的技术方法，它们提供不同的业务优势，如下所述。

BI：数据分析的结构化方法

将BI视为一种模型驱动的数据分析方法，通常与业务流程保持一致。BI应用程序建立在预定义的商业模式之上，这些商业模式获取对企业运作方式的共同理解，其结构反映现有的业务工作流程。由此产生的见解与标准化的 KPI 以及在整个企业中监控的其他指标有关。

这种结构化分析方法直接映射到战略目标，从而实现以下目标：

• 持续跟踪关键业务计划。
• 简化公司治理和合规流程的管理。
• 更容易识别业务流程中的瓶颈和低效率情况。
• 针对既定基准的运营绩效衡量。
• 持续改进或质量管理工作的决策支持。

BI和大数据分析如何使企业受益？

由于BI和大数据分析服务于不同的目的，并采用不同的技术方法，它们提供不同的业务优势，如下所述。

BI：数据分析的结构化方法

将BI视为一种模型驱动的数据分析方法，通常与业务流程保持一致。BI应用程序建立在预定义的商业模式之上，这些商业模式获取对企业运作方式的共同理解，其结构反映现有的业务工作流程。由此产生的见解与标准化的 KPI 以及在整个企业中监控的其他指标有关。

这种结构化分析方法直接映射到战略目标，从而实现以下目标：

• 持续跟踪关键业务计划。
• 简化公司治理和合规流程的管理。
• 更容易识别业务流程中的瓶颈和低效率情况。
• 针对既定基准的运营绩效衡量。
• 持续改进或质量管理工作的决策支持。

大数据分析：探索性数据分析方法

与BI的结构化性质相反，大数据分析采取更探索性的方法。大数据分析应用程序通常不是由现有的商业模式驱动，而是由生成和收集的数据所驱动。例如，它们可以在原始数据中发现模式，反映市场、客户行为或公司运营中不可预见的变化。

数据科学家使用假设测试和预测建模等技术来识别、测试和分析这些数据模式或其他数据发现。生成的见解有助于识别业务风险和机会，以及对新流程的需求，使企业能够更快地应对不断变化的业务条件。

下表总结了BI和大数据分析对企业的好处。

商业智能优势	大数据分析优势
回答已知问题	提出新问题
监控已确定的指标	发现未知指标
支持战术执行	支持战略创新
确保战略一致性	识别新机会
维持操作控制	推动转型变革

BI和大数据如何整合

最有效的企业会同时采用这两种分析方法。他们使用BI来帮助执行业务战略和优化运营策略，以及大数据分析来推动战略演变，适应新发展，并实施业务创新。

这两种分析也可以整合。大数据技术可以从非结构化数据源中提取结构，使BI工具能够处理数据。此外，大数据分析结果可以作为表格提供，用于BI工具。例如，包含预测客户终身价值分数的表格可以嵌入客户服务仪表板中。

同样，数据科学家可能将BI数据整合到大数据分析工作流程中，如果他们的分析工作需要结构化数据。在金融服务和医疗保健等行业，数据仓库可能包含精心构建的客户或患者数据，以符合法规。数据科学家可以使用这种经过整理和一致的数据集，以确保分析应用程序生成的见解在适用的监管框架下是可操作的。

数据湖屋是较新的平台，可支持这些类型的集成。顾名思义，它结合了数据湖和数据仓库的关键功能，为BI和大数据分析应用程序提供单一平台——而且越来越多地为AI应用程序提供平台。

BI和大数据分析应用的示例

下表包括BI和大数据分析的应用示例，以显示它们如何相互对比和互补。

商业智能应用	大数据分析应用
每月销售绩效仪表板	新产品销售模拟
按地区的库存周转率	市场趋势预测
准时交付指标	供应链中断风险分析
客户支持工单的解决时间	客户流失预测模型
按部门或业务部门的盈利能力分析	信用风险建模
预测与实际绩效报告	实时社交媒体情绪分析
质量保证指标	A/B测试分析

AI：第三种分析方法

AI带来分析能力，这不同于BI和大数据分析提供的分析能力。AI系统可以处理任何规模的数据，从单个电子表格到分布在多个系统上的大量数据集。BI通过结构化查询回答问题，大数据分析通过统计技术揭示见解，而AI则通过一种分析对话形式对数据进行推理。

例如，当业务分析师在调查收入下降的原因时，他可能会向AI工具提出一系列问题：上个季度按地区划分的销售额是多少，哪些行为模式预测客户流失，为什么公司最好的客户会流失，以及如何解决这个问题。AI工具综合来自多个来源的信息，得出推断，提出假设，并以对话的方式解释其推理。

然后，分析师使用该工具迭代，完善问题，挑战解释，并建立更深入的理解。AI还可以提出值得调查的问题，或解释统计方法发现但无法解释的异常现象。与传统的分析工具使用相比，使用它感觉更像协作。

目前，AI主要作为对话层，使BI和大数据分析应用程序更容易访问和更高效。然而，代理AI还在不断发展，可能将AI代理嵌入到运营工作流程，并使它们能够自主分析数据以及采取行动。这样做将增加第三种分析方法，以帮助数据领导者及其团队。