1樓：Terry陳
其實大資料和BI，並不是選A還是選B的同類同層次競爭關係，他倆在資料方案中，處於不同的層級，大資料在後端，在低層，BI在前端，是上層應用，後端把資料治理處理好，前端來展現和分析
那為什麼會出現題主說的，企業更青睞於BI呢，原因有下面幾點
大部分企業頂多是有一些歷史的老舊系統，老資料，存在不同的庫中，或者檔案中，需要做做資料整理，ETL就可以，這些很多BI產品都自帶這個功能的 ，比如說潤幹報表的指令碼功能，就可以很好的解決各種異構資料來源，文字網路資料來源，以及各種複雜計算，效能低下的問題，可以參考下面的鏈結
2. 潤幹報表 - 資料準備 - 幹學院現階段大部分企業缺失的能力是資料視覺化、資料分析、資料決策的能力，也就是怎麼樣能把死的資料，變成有價值的報表、圖形展示出來，協助企業進行高效工作和管理，怎麼樣能從現有的資料中，通過分析找出企業的問題所在，協助企業進行決策，而這些恰恰是BI，或者其他的資料資訊系比如OA,ERP等更擅長的，大資料並不適合做這些
BI都能做些什麼，可以參考
3. 潤幹報表 - 商業智慧型 (BI) - 幹學院這個因素在大的企業中會存在，小企業一般都是老闆自己決策，不存在要出什麼成績的想法，所以沒這個因素影響，但大企業就不同了，做乙個酷炫的大屏，做乙個有各種圖和表的資料系統，是誰都可以看到的，但是沉在大資料中，做好資料治理，提公升優化效能，不懂技術的人是看不到的，所以也就更會傾向於BI了，或者最起碼必須先上個BI，同時再去搞大資料
成本上BI 報表也確實會更省一些，屬於價效比比較高的，錢少還能看到明顯效果的，尤其是現在一些做的好的廠商網際網路化，明碼標價後，成本就更低了，比如1w1套的報表，6w一套的可以整合的，半開源的BI
2樓：smartweb
BI 本身與大資料不是矛盾的。比如目前許多敏捷BI產品都是基於大資料技術。利用網際網路開放資料來產生行業研究報告，這種BI也利用了自然語言處理和大資料處理技術。
3樓：miao君
現在企業應用大資料和商業智慧型有這麼幾種情況：
大型網際網路企業採用hadoop一類的大資料架構——資料倉儲——自己研發的報表、OLAP分析等，或者前端選用成熟的商業智慧型報表和BI分析軟體。
傳統企業，小型的公司沒有那麼多的業務分析的需求，大多尋求excel、業務系統的簡單報表功能或者專業的報表工具來解決問題；一般中大型企業資料量大時會構建資料倉儲，用BI在前端分析展現。當然很多傳統企業針對特定業務（比如使用者畫像、風控分析）採用大資料技術。
雖然，從技術上來講，傳統BI的功能都可以被對應的大資料元件所替代，但大多數企業缺乏大資料業務的驅動，也缺乏相關的高技術人才。
其次，企業資料分析意識範疇內可以利用的資料並沒有達到向網際網路行業那樣的程度，更傾向於基於業務流程的資料管理。當然有的企業的資料量也是大的，很多企業採用SAP HANA，BI的分布式計算都是基於這個問題優化的方案。
總之，BI的那套會將長期存在，畢竟企業對BI方案還是很青睞，大資料的普及和應用也是個漫長的過程。
關於大資料和商業智慧型的區別和關係，可參見以下知乎問題：
如何看待大資料BI技術？ - 知乎
你認為 BI (商業智慧型）在企業的作用和定位是什麼？
商業智慧型bi、大資料、傳統報表、資料分析有何區別？ - 知乎
大資料、雲計算和商業智慧型這三者的關係到底如何，以後的發展前景有什麼看法？ - 知乎
4樓：idont know
你是怎麼定義BI的啊？
人們談論大資料的時候更多的是側重後端解決方案，因為傳統技術和架構早十年前就露出對巨大資料流量招架不來的端倪了。
BI 是前端解決方案，隨著後端的革新和市場新需求而革新。
無論這些變化，本質上，資料前端和後端不都還是企業發展所需要的嗎？
5樓：江楚
謝了個邀，大資料吹上天最後回來也得接地氣。大資料說白了就是資料量很大的資料，Excel能解決就用Excel，大一點解決不了就上SQL，然後就上Hadoop之類的，資料量再大如阿里這種就用自己的odps，其實是個技術問題，要滿足日常資料的承載量，也為後面的分析或者別的提供技術支援。
至於bi，這玩意要更接地氣，是直接把結果給所有人看，方便人直接觀察資料變化。
說白了二者方向並不一樣，不是所有公司都能擁有很大的資料量，但bi卻能方便很多人的日常工作，乙個小公司沒有多少使用者的時候你讓它做推薦演算法也不大可能。
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