什么是bi大数据,对企业有什么帮助

大数据BI是主要体现在数据处理量大方面，可以完成TB级别数据的实时分析。因此其在数据仓库构建方面的要求较高。现在很多数据软件要不侧重于数据处理，这一定有点像大数据靠拢，要不侧重于可视化分析。

商业智能（Business Intelligence/，简称BI）是一套强大的数据处理和分析工具，它在企业中扮演着关键角色，通过整合海量信息，以直观的方式揭示业务洞察。BI的核心使命是利用数据仓库（ETL数据抽取和转化的产物/）进行深度分析，包括多维度切片、数据钻取（上钻和下钻）以及数据立方体的构建。

答案：BI数据分析是指利用商业智能工具，对企业数据进行收集、处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息，从而帮助企业做出科学决策的过程。详细解释：BI数据分析是现代商业运营中不可或缺的一环。

大数据分析工具有哪些

1、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。

2、大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

3、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

BI商业数据分析和python大数据分析的区别

区别在于BI更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。数据存储： BI存储有限的数据（DWH/DM等）。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。

既有继承，也有发展，从道的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

BI也就是商业智能，BI工具的产品设计，几乎是按照数据分析的流程来设计的。先是数据处理、整理清洗，再到数据建模，最后数据可视化，全程围绕数据指导运营决策的思想。由于功能聚焦，产品操作起来也非常简洁，依靠拖拉拽就能完成大部分的需求，没有编程基础的业务人员也能很快上手。

Power BI Power BI是微软推出的商业智能工具，适用于各种规模的企业。它可以连接各种数据源，进行数据整合和可视化分析，并提供实时数据洞察。Power BI还具有丰富的报告和仪表板功能，方便用户进行数据的共享和协作。以上就是对大数据分析常用软件的简单介绍。

美国大数据分析专业和商业分析专业的区别在于课程内容设置、培养目标、就业岗位不同：课程内容设置的区别 大数据分析专业：大数据专业涵盖的内容涉及到数据的采集、整理、存储、分析、呈现等内容，还有需要学习Computer Science计算机科学和Statistics统计的课程。

国内外有哪些比较实用的bi数据分析系统

1、国内外有很多好用的bi数据分析系统，比如思迈特软件Smartbi。广州思迈特软件Smartbi有限公司（思迈特软件Smartbi）成立于2011年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能（BI）与大数据分析软件产品与服务。

2、国内BI：BDP商业数据平台、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

3、国内外有很多好用的bi数据分析工具，比如思迈特软件Smartbi。

大数据的核心是云技术和BI

总的来说，大数据的两大核心是云技术和BI。云计算为大数据提供基础设施和落地可能性，而BI分析则帮助挖掘大数据的价值。简单来说，大数据的目标驱动是BI，其实施落地则依赖于云技术。

大数据的核心是云技术和BI。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。

大数据的核心是云技术和BI 关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化；大数据就是海量数据的高效处理。

大数据的核心能力是云技术和BI，大数据就是海量数据的高效处理。大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值，其总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析，三层的相互配合，让大数据最终产生价值。数据存储层，从存储层的搭建来说，关系型数据库，NoSQL数据库和hdfs分布式文件系统三种存储方式都需要。