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不要再把大数据和BI混为一谈

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发表于 2014-12-5 18:43:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 mavisfine 于 2014-12-24 21:41 编辑

提到大数据,现在搞IT的,甚至只要接触到网络的人,没有人不知道,没有人不向往,向往大数据所带来的医疗,交通,预警等方方面面技术的改善及提高。但是假若正儿八经地让他人给出大数据的定义,恐怕没有几个能说的明白。如果再要问商业智能和大数据的区别,那估计就要把人搞糊涂了——这两个不都是对数据进行分析,挖掘数据知识吗?

下面我们就来一次性区分明白。
1、 从集到散
分析更侧重于以一个固定的模型去归纳影响事件结果的因素,分析的大多是已经发生的事情。在BI分析中,最关键的不是数据,而是数据分析的方法。但是对于大数据来说却不是这样。有个很形象的比喻,把大数据比作自学的学生,通过对数据不断的应用,大数据系统会根据用户的选择和结果去完善自己,经过一段时间的沉淀,最关键的已经不是数据模型,而是那些积累下来的数据,比如客户行为数据,反馈数据,评价数据等等。系统的结论随着数据的积累而变换,即使可以复制一个相同的模型,但是数据却很难再还原了。

2、 从止损到开拓
止损,说的通俗一些,就是通过数据监测,提早发现问题,从而及时采取措施来防止这个错误的发生。各种检验的方法也是为了保证结果的正确,即使是因子分析等等的方法,也都是一个假设存在的,方法只是在保证这个假设的正确性。
但是所有的止损都有一个限度,那就是有损可以止,商业智能平台的价值就直接受限于想法本身的投入和产出的可能性。即使我们很多时候会说,这个产品先做,然后观察数据,再看再说。这里会在数据上做投入的原因也是产品本身的价值,以及期望一个和在预想符合的市场反应,否则,不会有谁想看相关数据。
大数据和这个不一样,因为它本身就是一个假设,而不是去验证别的什么想法的,它的目的就是要达到这个好的结果,给用户/公司直接带来利益,让用户选择有效的服务,既可以给用户好的体验,当然同样也应该为公司带来利润,这其中多有的过程,都是为了让用户/公司双发的利益更大,而不是为了防止公司出现损失这个层面。从这个角度上看。大数据本身的价值,并不受限于其他的什么因素,而只受限于自身系统的合理性它所能收集到的数据。

说了这么多的区别,并不是说完全要把大数据和BI割裂开来,大数据是从BI中发展来的,但是随着时代的发展和技术的进步,数据分析本身也应该存在着思路上的转变,不只是一个更大数据源上的BI了。如果在工作中不能跟上,很有可能只增加在数据上的投入,而不能得到很好的回报。

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