很多人对大数据与BI相互关系弄搞混了,实际上大数据和BI中间有很多对立。我们在项目实施中一直遵循这一标准。例如:

  全量逻辑思维。无需取样模型,再返回DW执行。大数据运用全量数据信息立即跑,先在大宽表中寻找之前靠业务流程运营挑选的字段名,即借助人工神经网络建标准,再在全局性数据信息中执行。大数据在这个方面最先是基础设施建设,可以实现之前不可以实现的每日任务。这也是大数据的IT特性,Hadoop分布式计算产生的刷新自主创新。

大数据并不相当于BI-加速云 数据中心

  人性化。BI朝向管理决策,朝向人的干涉。輸出方式大量的dashboard.report。因而对客观事实叙述大量是根据群体共性,而不是个人刻画。而BI系统软件必须归纳成宏观经济数据统计。前面一种协助大家刻骨铭心的掌握每一个客户,合适于精确强烈推荐类营销类问题,回应Howmuchhowstrong的水平类模糊不清问题;后面一种协助领导者把握宏观经济统计分析发展趋势,合适运营经营指标值支撑点类问题,精确回应yesorno的数据分析实际意义概率问题。

  大数据对个人刻画或是BI的群体叙述,引起了下边的差别。

  InsightorAutomation群体共性的叙述得到的Yesorno的问题针对繁杂社会现象愈来愈难回应,层面指标值愈来愈多。某种程度上,BI产生的Insight,由于沒有产生闭环控制干涉,而沒有充分发挥。大数据注重Automation.淘宝网更注重为每一笔网上购物做全自动强烈推荐的生产系统。上边的保险客户外流事例,大数据刻画顾客后给予给一线市场销售,数据平台下移而不是归纳汇报,每一个商业保险员做微管理决策微行動,风险性小意见反馈立即。大数据更注重给予自动化技术专用工具,而不是统计分析汇报。

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