1、商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
2、当前大数据可以产生价值的地方，从行业的角度看，金融、银行、互联网、医疗、科研都有广阔的前景。从领域的角度看，广告、营销、风控、供应链都是大数据发挥价值的地方，对于特定企业，比如电信运营商，大数据也可以在网络优化等方面提供新方法。
3、对于分析大数据的工具，目前所有的分析工具都侧重于结构化分析，例如针对社交媒体评论方向的分析，根据特定的词频或者语义，通过统计正面/负面评论的比例，来确定评论性质。如果有一个应用系统是接收结构化数据的，例如一个分析系统，接收这些语义就可以便于分析。
4、所以数据分析包含的内容可以很宽泛，而商业智能则更聚焦于实现商业价值。数据分析的概念：通俗意义上来讲，“数据分析”并没有特定的应用场景，人们更喜欢将数据分析作为一种行为过程去讨论，或在其后加上诸如方法论这类的具体名词来定义。
5、我们在看回大数据本身，中国工程院院士倪光南这样认为“大数据从数据挖掘、商业智能（BI）发展而来。”我们从数据量、数据特性、数据来源、应用领域四个方面给商业智能和大数据做个比较，两者还是有着明显区别。
传统报表：向上级报告情况的表格。简单的说：报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据。商业智能：BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
相比之下，BI商业智能则更深入一层，它是一种全面的数据分析解决方案。BI的核心在于数据整合和深度分析，包括ETL（提取、转换和装载）过程，旨在从多元数据源提取准确信息，构建企业数据仓库，然后通过查询、数据挖掘和OLAP分析工具，提供决策支持。
总而言之，bi软件和报表工具之间的主要区别在于不同的组，不同的技术架构和不同的用途。商业智能bi软件不仅是工具，而且是处理计划。它是从企业的各种操作系统中提取数据，然后执行清算，提取，转换和加载，然后合并到企业级数据仓库中以获得企业数据，从而得到一个全局视图。
1、大数据背景下的商务智能的特点有：可配置性、灵活性、可变化性等。商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值，商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出。
2、提升数据展示效率，深入分析问题，商业智能BI软件能够将数据实时快速地转换成清晰明了的可视化报告，使决策者能够迅速准确地作出决策，给企业注入新的革命性的管理思想。
3、数据。大数据是丰富现有的内部交易数据与其他不同来源的数据，这些来源是来自您的企业之外。这可能意味着这些数据是来自Twitter或Facebook这样的社交媒体、或来自国家气象局、教育部门的公共部门的数据、来自彭博、道琼斯的市场数据。如果你没有混搭数据，你可能不必要进行大数据分析。工具。
4、此时，他们可以利用数据图表之间的逻辑关系寻找解决方案，提高企业的运营效率。总结：商业智能BI的本质是业务问题和管理问题。商业智能BI数据分析来源于业务，通过数据呈现发现业务问题，重新优化升级业务运营的过程，因此利用好商业智能BI工具提高业务能力，取得更好的业绩。
1、由浙江财经大学信息学院举办的 “数据分析与商务智能”学术报告会取得圆满成功。浙江财经大学信息学院现设有信息管理系、计算机系、电子商务系、软件工程系和信息实验中心。管理科学与工程、计算机应用两个研究所是围绕我院重点学科设立的校级研究实体。
2、是国内最早开展数据库和信息系统研究的团队之一，在面向对象的数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与商务智能技术、XML数据库，以及信息系统的理论与实践等领域有深入的研究，承担了许多国家攻关项目、863高科技计划项目、国家自然科学基金重点项目以及大量的企事业单位委托项目。
3、MEM研究方向：能源与环境工程管理、安全工程管理、工程项目管理、工程经济与管理。北京大学软件与微电子学院 全日制MEM研究方向：创新工程管理学费与学制：9万/2年。
4、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。
数据。大数据是丰富现有的内部交易数据与其他不同来源的数据，这些来源是来自您的企业之外。这可能意味着这些数据是来自Twitter或Facebook这样的社交媒体、或来自国家气象局、教育部门的公共部门的数据、来自彭博、道琼斯的市场数据。如果你没有混搭数据，你可能不必要进行大数据分析。工具。
广西糖网商业模式的成功是大数据价值实现的一个典范。该公司利用行业大数据支持的垂直电商模式，对客户需求进行数据分析，实现销售前置和远程配送，大大降低了交易和物流成本，客户只需通过电脑或手机就能解决采购等问题。 数据将成为企业未来的核心资产，数据就是价值。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而现在提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，即通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。 虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。
机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。
在使用方面，Power-BI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。
大数据应用有商业智能和数据分析、金融风险管理、医疗健康、城市规划和智能交通、零售和电子商务、媒体和娱乐、物流和供应链管理。商业智能和数据分析 大数据可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并进行商业智能和数据分析。
从事计算机应用工作。国家对大数据的发展是保持着支持的态度，还为大数据的发展制定了发展路线，如今大数据开发的人才缺口巨大，行业缺少大数据开发技术人才，所以无论是从大数据开发的工作职责来讲还是大数据开发的应用来讲，大数据开发的前景都是比较光明的。