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大数据、BI、AI,三者之间的关系是什么_大数据和bi的区别
数据来源 大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
在商务领域，应用大数据和应用BI到底有什么区别，好像都是和数据分析、数据挖掘到最后的数据结果有关系，随着大数据和BI的发展，又有声音说BI将会替代大数据，到底BI和大数据两者什么关系。
例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
大数据和BI商业智能有何区别?有何相关
区别在于BI更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。数据存储： BI存储有限的数据(DWH/DM等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。
大数据与BI的数据来源侧重点是不同的，BI的数据来源一般为企业内部信息化系统中的数据，大数据的数据来源不仅包含企业内部的信息化系统的数据，还包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据。
第定义的不同 BI直译就是商务智能，也是以数据作为基础，通过数据的分析得出数据报表，之后对企业的经营决策提供参考。
商业智能BI处理的数据量是极大的，如 FineBI商业智能，自带ETL，可在短时间内响应数据处理的请求，并输出分析结果。BI对稳定性以及易用性有一定要求，这是其他数据分析工具所不能比拟的。
BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集预测的能力，更多的是主动角色。
大数据到底是什么,应用场景和传统bi有啥不同吗
首先是技术困境。华联商超和名创优品的案例，其实反映了传统BI的ETL、数据仓库、OLAP等技术，都处于淘汰边缘，因为它解决不了海量数据（包括结构化与非结构化）的处理问题。
产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
bi工程师和数据分析师的区别
1、bi工程师和数据分析师的区别：bi工程师的范围更广，bi的工作内容包括数据分析，并且侧重于提供给企业某些问题的解决方案，数据分析师则无需做除了数据分析以外的其它工作。
2、CDA Level I ：业务数据分析师 就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。
3、对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。
4、工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。
5、BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。
到此，以上就是小编对于bi工程师和数据分析师的区别的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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