BI商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的區(qū)別；
BI（Business Intelligence），即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。
伴隨著BI的發(fā)展，ETL，數(shù)據(jù)集成平臺(tái)等概念相繼提出。ETL（Extraction Transformation Loading），即數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載，數(shù)據(jù)集成平臺(tái)主要功能對(duì)各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和相關(guān)轉(zhuǎn)化，以此來(lái)滿足BI、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容挖掘的要求。

1數(shù)據(jù)集成平臺(tái)
數(shù)據(jù)集成平臺(tái)的基礎(chǔ)工作與ETL有很大的相似性，其主要功能是實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)不同格式數(shù)據(jù)地抽取，并且按照目標(biāo)需求轉(zhuǎn)化成為相應(yīng)的格式。數(shù)據(jù)集成開始是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的，慢慢地發(fā)現(xiàn)這種模式對(duì)于系統(tǒng)之間，不同所有權(quán)的企業(yè)數(shù)據(jù)流向以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)控制很難，為此，誕生了對(duì)統(tǒng)一企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的需求，來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)之間的數(shù)據(jù)交互。
數(shù)據(jù)集成平臺(tái)就像網(wǎng)絡(luò)中的Hub，可以連接所有應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的互通有無(wú)。數(shù)據(jù)集成平臺(tái)以BI、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求而產(chǎn)生，現(xiàn)在已經(jīng)跨越了最初的需求，上升到了一個(gè)更高的階段。
2.大數(shù)據(jù)
如今大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多關(guān)注非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更多談?wù)摶ヂ?lián)網(wǎng)，Twitter、Facebook、博客等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如此理解大數(shù)據(jù)應(yīng)用，顯然就有些走偏了。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也屬于大數(shù)據(jù)，且呈現(xiàn)出相同的特點(diǎn)和特征，如數(shù)據(jù)量大，增長(zhǎng)越來(lái)越快，對(duì)數(shù)據(jù)處理要求高等。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是廣義大
數(shù)據(jù)中含金量或者價(jià)值密度高的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，與之相比，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)含金量高但價(jià)值密度低。在Hadoop平臺(tái)出現(xiàn)之前，沒有人談?wù)摯髷?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，多采用IBM、HP等老牌廠商的小型機(jī)或服務(wù)器設(shè)備。
采用傳統(tǒng)方法處理這些價(jià)值密度低的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，被認(rèn)為是不值得的，因?yàn)槠洚a(chǎn)出實(shí)在是有限。Hadoop平臺(tái)出現(xiàn)之后，提供了一種開放的、廉價(jià)的、基于普通商業(yè)硬件的平臺(tái)，其核心是分布式大規(guī)模并行處理，從而為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造條件。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)該包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如各種數(shù)據(jù)庫(kù)、各種結(jié)構(gòu)化文件、消息隊(duì)列和應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，其次才是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又可以進(jìn)一步細(xì)分為兩部分，一是社交媒體，如Twitter、Facebook、博客等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括用戶點(diǎn)擊的習(xí)慣/
特點(diǎn)，發(fā)表的評(píng)論，評(píng)論的特點(diǎn)，網(wǎng)民之間的關(guān)系等，這些都構(gòu)成了大數(shù)據(jù)來(lái)源。另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)，也是數(shù)據(jù)量比較大的數(shù)據(jù)，就是機(jī)器設(shè)備以及傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。以電信行業(yè)為例，CDR、呼叫記錄，這些數(shù)據(jù)都屬于原始傳感器數(shù)據(jù)，主要來(lái)自路由器或者基站。此外，手機(jī)的置傳感器，各種手持設(shè)備、門禁系統(tǒng)，攝像頭、ATM機(jī)等，其數(shù)據(jù)量也非常巨大。
3.大數(shù)據(jù)分析工具
對(duì)于分析大數(shù)據(jù)的工具，目前所有的分析工具都側(cè)重于結(jié)構(gòu)化分析，例如針對(duì)社交媒體評(píng)論方向的分析，根據(jù)特定的詞頻或者語(yǔ)義，通過統(tǒng)計(jì)正面/負(fù)面評(píng)論的比例，來(lái)確定評(píng)論性質(zhì)。如果有一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)是接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的，例如一個(gè)分析系統(tǒng)，接收這些語(yǔ)義就可以便于分析。
4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例
讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地，其中的關(guān)鍵在于與行業(yè)應(yīng)用的深度融合。
1)公安行業(yè)
公安行業(yè)的視頻影像處理是一個(gè)特定應(yīng)用領(lǐng)域，傳統(tǒng)BI、ETL工具拿這些數(shù)據(jù)沒有辦法，采用分布式Hadoop進(jìn)行處理能夠帶來(lái)很
好的效益，因?yàn)镠adoop可以處理數(shù)據(jù)量足夠大。公安行業(yè)實(shí)際上已采集了大量視頻影像數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)，可以追蹤一個(gè)嫌疑犯的行蹤，什么時(shí)間在全國(guó)哪些地區(qū)出現(xiàn)過。這些應(yīng)用不可能單純依靠人的力量，需要借助人臉識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)、模式處理，數(shù)據(jù)壓縮等技術(shù)，需要海量處理軟件，抓出相關(guān)特征，幫助公安人員提高工作效率。
2)電信行業(yè)
在電信行業(yè)，計(jì)費(fèi)系統(tǒng)實(shí)際上是對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后的結(jié)果，是一個(gè)縮小的數(shù)據(jù)。借助大數(shù)據(jù)應(yīng)用，運(yùn)營(yíng)商可以原始大數(shù)據(jù)進(jìn)行
分析，例如分析傳感器數(shù)據(jù)是否有異常，從而判斷設(shè)備異常等，這些都是一些用傳統(tǒng)BI工具無(wú)法實(shí)現(xiàn)的分析，其結(jié)果往往會(huì)出乎意料，幫助運(yùn)營(yíng)商提高服務(wù)水平以及用戶的滿意度。
3)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，通過分析手機(jī)上網(wǎng)軌跡，可以分析了解客戶群，了解用戶的偏好，此外，獲取地理位置的信息，也具有特定價(jià)值。
從這些行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析來(lái)看，一個(gè)是視頻影像處理，一個(gè)是日志分析，另外一個(gè)是處理特定文件格式的分析處理，彼此之間顯然沒有任何通
用性的特點(diǎn)，其共同點(diǎn)就是利用了廉價(jià)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。
大數(shù)據(jù)處理的十大工具；
大數(shù)據(jù)的日益增長(zhǎng),給企業(yè)管理大量的數(shù)據(jù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)的同時(shí)也帶來(lái)了一些機(jī)遇。下面是用于信息化管理的大數(shù)據(jù)工具列表：
1.ApacheHive
Hive是一個(gè)建立在hadoop上的開源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施，通過Hive可以很容易的進(jìn)行數(shù)據(jù)的ETL,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,并對(duì)Hadoop上大數(shù)據(jù)文件
進(jìn)行查詢和處理等。Hive提供了一種簡(jiǎn)單的類似SQL的查詢語(yǔ)言—HiveQL,這為熟悉SQL語(yǔ)言的用戶查詢數(shù)據(jù)提供了方便。
2JaspersoftBI套件
Jaspersoft包是一個(gè)通過數(shù)據(jù)庫(kù)列生成報(bào)表的開源軟件。行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)Jaspersoft軟件是的,許多企業(yè)已經(jīng)使用它來(lái)將SQL表轉(zhuǎn)化為pdf,，這
使每個(gè)人都可以在會(huì)議上對(duì)其進(jìn)行審議。另外，JasperReports提供了一個(gè)連接配置單元來(lái)替代HBase。
3.1010data
1010data創(chuàng)立于2000年，是一個(gè)總部設(shè)在紐約的分析型云服務(wù)，旨在為華爾街的客戶提供服務(wù)，甚至包括NYSEEuronext、游戲和電信的客戶。
它在設(shè)計(jì)上支持可伸縮性的大規(guī)模并行處理。它也有它自己的查詢語(yǔ)言,支持SQL函數(shù)和廣泛的查詢類型，包括圖和時(shí)間序列分析。這個(gè)私有云的方法減少了客戶在基礎(chǔ)設(shè)施管理和擴(kuò)展方面的壓力。
4.Actian
Actian之前的名字叫做IngresCorp，它擁有超過一萬(wàn)客戶而且正在擴(kuò)增。它通過Vectorwise以及對(duì)ParAccel實(shí)現(xiàn)了擴(kuò)展。這些發(fā)展分別導(dǎo)致了
ActianVector和ActianMatrix的創(chuàng)建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他發(fā)行版本可供選擇。
5.PentahoBusinessAnalytics
從某種意義上說,Pentaho與Jaspersoft相比起來(lái),盡管Pentaho開始于報(bào)告生成引擎，但它目前通過簡(jiǎn)化新來(lái)源中獲取信息的過程來(lái)支持大數(shù)據(jù)處
理。Pentaho的工具可以連接到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出,PentahoData(一個(gè)更有趣的圖形編程界面工具)有很多內(nèi)置模塊，你可以把它們拖放到一個(gè)圖片上,然后將它們連接起來(lái)。
6.KarmasphereStudioandAnalyst
KarsmasphereStudio是一組構(gòu)建在Eclipse上的插件,它是一個(gè)更易于創(chuàng)建和運(yùn)行Hadoop任務(wù)的專用IDE。在配置一個(gè)Hadoop工作時(shí)，
Karmasphere工具將引導(dǎo)您完成每個(gè)步驟并顯示部分結(jié)果。當(dāng)出現(xiàn)所有數(shù)據(jù)處于同一個(gè)Hadoop集群的情況時(shí)，KarmaspehereAnalyst旨在簡(jiǎn)化
篩選的過程,。
7.Cloudera
Cloudera正在努力為開源Hadoop,提供支持，同時(shí)將數(shù)據(jù)處理框架延伸到一個(gè)全面的“企業(yè)數(shù)據(jù)中心”范疇,這個(gè)數(shù)據(jù)中心可以作為選目標(biāo)和管
理企業(yè)所有數(shù)據(jù)的中心點(diǎn)。Hadoop可以作為目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，高效的數(shù)據(jù)平臺(tái)，或現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的ETL來(lái)源。企業(yè)規(guī)模可以用作集成Hadoop與傳
統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)。Cloudera致力于成為數(shù)據(jù)管理的“重心”。
8.HPVerticaAnalyticsPlatformVersion7
HP提供了用于加載Hadoop軟件發(fā)行版所需的參考硬件配置,因?yàn)樗旧聿]有自己的Hadoop版本。計(jì)算機(jī)行業(yè)領(lǐng)袖將其大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)命名為
HAVEn(意為Hadoop,Autonomy,Vertica,EnterpriseSecurityand“n”applications)。惠普在Vertica7版本中增加了一個(gè)“FlexZone”，允許用
戶在定義數(shù)據(jù)庫(kù)方案以及相關(guān)分析、報(bào)告之前探索大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)。這個(gè)版本通過使用HCatalog作為元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，與Hadoop集成后為用戶
提供了一種探索HDFS數(shù)據(jù)表格視圖的方法。
9.TalendOpenStudio
Talend’s工具用于協(xié)助進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理等方面工作。Talend是一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)，它通過提供一個(gè)統(tǒng)一的，跨企業(yè)邊界生命周
期管理的環(huán)境，使數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用更簡(jiǎn)單便捷。這種設(shè)計(jì)可以幫助企業(yè)構(gòu)建靈活、高性能的企業(yè)架構(gòu),在次架構(gòu)下，集成并啟用百分之百開源服務(wù)的分布式應(yīng)用程序變?yōu)榭赡堋?br/>10.ApacheSpark
ApacheSpark是Hadoop開源生態(tài)系統(tǒng)的新成員。它提供了一個(gè)比Hive更快的查詢引擎，因?yàn)樗蕾囉谧约旱臄?shù)據(jù)處理框架而不是依靠Hadoop的
HDFS服務(wù)。同時(shí)，它還用于事件流處理、實(shí)時(shí)查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面。

名稱欄目：商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用
標(biāo)題鏈接：http://jinyejixie.com/news7/127107.html

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