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2018年2月25日 星期日

大數據(BigData)與商業智慧(BI)差異性

     目前不管我們是在新聞媒體上、雜誌報導、甚至各產業宣傳上幾乎都會提到大數據(BigDaga),那麼大數據與傳統企業的商業智慧(BI)是否相同、又或者有所差異性呢?
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  大數據(BigData)與商業智慧(BI)概念區隔性:
傳統的商業智慧BI,主要是應用領域比較局限在企業的數字管理思維層級上,將商業智慧應用在企業內部的ERP系統、MRP系統、POS系統、CRM系統、MES系統所有管理系統的數據整合,提供給中高階主管快速提供,有效明確的數據報表,以利於企業做出明智的企業戰略決策,全面提升管理競爭力。
而近來一直一來的大數據(BigData)題材,是因為在物聯網、雲端化普及成熟下,可以有效的利用各種連網設備工具,進行採集、整理、過濾的資料、數據收集,而這樣的模式,當然更需要新的處理模式與技能,大數據著重於解決某一類問題的方法,例如:大量攝影圖像分析,在網路、傳感器等非結構化海量數據的分析、收集空氣品質數據分析等。

所以不管定義如何差異,大數據(BigData)與傳統商業智慧(BI)是社會發展到不同階段的產物,大數據對於傳統BI,既有繼承,也有發展,從"道"的角度講,BI與大數據區別在於前者更傾向於決策,對事實描述更多是基於群體共性,幫助決策者掌握宏觀統計趨勢,適合經營運營指標支撐類問題,大數據則內涵更廣,傾向於刻畫個體,更多的在於個性化的決策, 當然純粹從思想的角度講,兩者在概念上是可以實現統一的,都遵循數據-資訊-知識-智慧這個脈絡,甚至在更高的層次,兩者也是可以視為雷同的。
  大數據(BigData)與商業智慧(BI)技術差異性:
傳統商業智慧的技術領域:ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。
大數據的技術領域:Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、資料流處理等。

  企業該關注大數據還是商業智慧?
在技​​術領域,雖然傳統BI的一些技術ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表似乎都將處於落後邊緣,因為它難以解決日后海量數據的處理問題,但是,也不能全盤否定或替代成大數據。一些企業採用SAP HANA,Power BId等工具的都是基於這個問題優化的方案。 BI的那套也將長期存在,畢竟企業對BI方案還是很青睞,大數據的普及和應用也是個漫長的過程。
大數據分析也不是空口說說,它的第一要務就是解決業務問題,大數據一定程度上就是用全新的數據技術手段來拓展和優化業務領域,傳統企業需要聚集一群人來研究這個問題,需要有人專門研究和探索。例如如果對外,想清楚新的商業模式,如果對內,想清楚在哪個場景,可以用大數據的手段提升效率。

當前大數據可以產生價值的地方,從行業的角度看,金融、銀行、互聯網、醫療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看,廣告、市場行銷、保險銀行風險控管、供應鏈都是大數據發揮價值的地方,對於特定企業,比如電信運營商、政府交通管制、空氣監控,大數據也可以在網絡優化、數據分析等方面提供新方法。

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