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摘要：一名詞解釋，英文是中文被解釋為商業智能，是一種幫助企業更好地利用數據來提高決策質量的技術集合，是一個從大量數據中挖掘信息和知識的過程。大數據，英文是，通過算法直接分析來自不同渠道和格式的海量數據，發現數據之間的相關性。
BI與大數據已經是現代社會的熱詞，但很多人并不能區別兩者之間的關系。本文就請來權威解讀關于它們的定義，兩者間的區別與聯系，以及相關的工作職責。
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一、名詞解釋
BI，英文是Business Intelligence中文被解釋為商業智能，是一種幫助企業更好地利用數據來提高決策質量的技術集合，是一個從大量數據中挖掘信息和知識的過程。簡單地說，它是應用業務、數據和數據值的過程。
大數據，英文是Big Data，通過算法直接分析來自不同渠道和格式的海量數據，發現數據之間的相關性。
二、兩者的區別
數據利用： BI更注重數據的呈現和分析，大數據更注重數據的深度分析和利用。
數據存儲： BI存儲有限的數據(DWH/DM等)。大數據中存儲的數據則是無限膨脹。Hadoop的誕生就是為了低成本和無限制的擴展。
應用場景：商業智能更多的是關于決策，而不是大數據。描述性事實更多地基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，常常應用于支持業務決策。大數據具有更廣泛的內涵，往往描述個體和更多的個體決策。在企業中實現BI應用程序是為了更好地共享和使用數據。
三、BI工程師和大數據工程師
現在很多公司的BI工程師的工作職責主要是做報表，主要內容是使用一些BI軟件開發不同類型的報表，例如使用FineBI，tableau等來實現明細報表等等。等待。在傳統行業，這個職位可能需要sql和相關工具，而互聯網行業需要一定的代碼能力。
大數據工程師在不同的公司擔任不同的職位。一是進行底層平臺開發和維護，如構建和維護hadoop集群、開發調度平臺等，此類工作需要較強的編碼能力，對常用的開源數據源源代碼有一定的了解;第二個是做數據開發,構建自己公司的平臺之類的,這種工作需要強大的SQL開發和優化能力,需要一定數量的數據倉庫模型設計技巧和一些基本的Java和Python開發能力等;第三就是什么都要做一點。
對于那些想要詢問BI工程師和大數據工程師工資高不高的人，影響工資的因素與你的技術能力、公司對其職位的重視程度、職位的緊迫性以及個人運氣有關。無論是做哪方面的工作都有高薪人士，選個自己喜歡做的深入去做即可。
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摘要：實時可以捕獲實時數據流，并且存儲在數據庫中。數據流可以通過多種方式進行處理，比如分割合并計算以及與外部數據源的結合。在一些應用程序中，例如具有圖表呈現的股票交易應用程序，預先設置了基于數據流的觸發。 有趨勢表明，BI將會更注重實時性，而且Web方式下的實時性，更能支持實時的業務決策。這篇文章就可以幫助你理解實時BI分析的知識，以及實時數據如何實現數據可視化，以更好地管理和決策。 a1d...
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