1樓：
不要亂用大資料的概念，把這個詞從腦海裡擦去，就好象以前的物聯網的概念一樣。
忘記大資料這三個字。
這個世界只有：
分布式儲存
分布式計算
虛擬化資料探勘
統計分析
機器學習
…………
2樓：幸福
大資料是處理技術，bi是一種處理方案，利用大資料處理技術解決商業智慧型方案就是大資料BI。大資料同樣可以做別的事情，因為它就是一種處理資料的技術，比如處理物理網的資料，處理市政方面的資料。用其他技術同樣可以解決商業智慧型方案，比如sas。
3樓：
lz理解的沒錯
以前資料量大處理要世界級別的團隊
現在有hadoop（超大規模資料 》12TB） spark（大資料）這些開源的引擎
個人本科生都可以搞寫業務邏輯
但問題是是否有足夠量的資料
後台主要就是BI ML這些資料量大了就是大資料BI ML二者BI是精確科學 ML是半仙科學（對這個說法如果有疑問那思考下由歷史推知未來是否100%精確即可）
4樓：四季豆豆
我所了解到的一點點區別:1 大資料可以處理跨系統、非結構化的資料 2 大資料的處理速度和處理量級是傳統BI無法企及的 。因此，我也有疑問，就是當乙個公司的資料量沒有這麼大而且不用處理流資料等非結構化資料時，大資料是否沒有什麼作用？
呵呵我也是剛入行的菜鳥…
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