1、而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop流处理等技术解决海量的结构化非结构化数据的ETL问题，用HadoopMPP等技术计算海量数据的计算问题，用redisHBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题因此是个全新的行业关于大数据与BI都有哪些区别，青藤小编就和您分享到。

2、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，更多的是主动角色虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有。

3、四面向对象不同 1传统BI图表设计面向实施人员传统BI的方式，向IT部门提出数据或分析需求，由技术人员实现，解决问题的时间可能延长到数周甚至数月2新型BI图表设计面向业务人员新型BI投入成本更低更加平民化更加易于操作，让更多的企业客户能以较低的投入享受到最专业的大数据服务。

4、大数据BI是能够处理和分析大数据的BI软件，区别于传统BI唻软件垍头，大条数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析大数据可以概括为4个V，数据量大Volume速度快Velocity类型多Variety价值密度低Veracity大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库数据安全数据分析数据。

5、相较于Excel，BI软件具有直接对接数据库类企业数据源的能力，能够快速拉取数据此外，BI软件允许使用任何字段作为维度进行筛选和整合，灵活性仅次于Excel在处理大数据量方面，BI软件同样表现出色对于企业而言，如果数据业态已经非常成熟且数据量庞大，数据分析需求强烈，那么BI软件无疑是值得推荐的选择它。

6、首先要理解什么CUBE，通俗点讲你可以把理解成一个立方体，在立方体的不同位置放着数据CUBE的好处就是按照你设计好的维度，把事实表的数据进行直接聚合得到结果，然后存放在CUBE里面，需要的时候用维度去切CUBE如果你数据库事实表的数据量不大的话，可以考虑不打CUBE ，如果数据量很大的，在进行数据。

7、V3版进一步聚焦于数据处理和高级分析，选择了React表格组件，其中alireacttable凭借其对大量增删改查场景的优秀设计和大数据渲染优势，成为了技术选型的亮点架构设计上，采用了微前端架构，通过虚拟滚动技术实现了按需渲染，显著提高了渲染效率对比来看，Quick BI凭借其简单的源码和接口，虽在旧版表格性能。

8、BI是商务智能，Business Intelligence，简称BI，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其实算早期的数据分析工业化产物，说白了就是做报表的技术，现在流行做数据挖掘，机器学习 但报表还是要看的。

9、2数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比3永洪 1永洪利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包永洪的技术主要分为大数据和可视化两点在大数据。

10、数据中台是企业数据资产的关键转化器，它通过整合处理建模和算法学习，形成共享服务，驱动业务发展与大数据数据仓库数据湖和BI各有其区别数据中台并非单纯的大数据平台，它运用大数据技术，但包含更多元的智能算法和业务联动特性它旨在全局规划数据治理，为用户提供即时且可靠的数据，而非简单数据。