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走向大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能 _數(shù)據(jù)分析師
2014-11-25
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走向大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能 _數(shù)據(jù)分析師

近兩年來,隨著大數(shù)據(jù)被人們的廣泛討論，商務(wù)智能也迅速進入了新一輪的快速發(fā)展。商務(wù)智能的新一輪發(fā)展面臨一個新的問題如何讓業(yè)務(wù)人員可以訪問傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，而不僅僅是并不是數(shù)據(jù)科學家或BI專家。商務(wù)智能的發(fā)展下更多的業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，數(shù)據(jù)變得越來越大，越來越非結(jié)構(gòu)化。


BI轉(zhuǎn)向善于處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Hadoop、NoSQL非常有意義。在大數(shù)據(jù)時代的今天，大多數(shù)增長的數(shù)據(jù)都是半結(jié)構(gòu)化（JSON、XML）、鍵值和多種格式的生數(shù)據(jù)。BI工具能直接連接這些新的數(shù)據(jù)源是很重要的，如果能利用后面的集群的力量，而不是簡單地提取數(shù)據(jù)，然后把數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄Ｓ衏ube或傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，那就更好了。用戶想要的是通過自己的API和新數(shù)據(jù)源相連，而不是通過哪些SQL訪問層。

以前，BI行業(yè)也做出了種種嘗試，讓業(yè)務(wù)人員可以訪問傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。今天，更多的業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，數(shù)據(jù)變得越來越大，越來越非結(jié)構(gòu)化。BI走向“一切都將數(shù)據(jù)化”的最大的挑戰(zhàn)是如何提供漂亮的，簡單的，但同時又很有力的用戶界面和技術(shù)棧，允許普通用戶去訪問數(shù)據(jù)，可視化數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)協(xié)作，雖然數(shù)據(jù)往往以流的方式存儲在后端，但前端用戶還是能夠高效低利用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析可以理解為BI在數(shù)據(jù)量大規(guī)模爆發(fā)后的演進成果。傳統(tǒng)的技術(shù)手段的確很難應(yīng)付數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，但無論是“小數(shù)據(jù)”時代還是“大數(shù)據(jù)”時代，企業(yè)所面臨的數(shù)據(jù)管理問題都是相同的，即發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，催生新的商業(yè)價值。

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