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商业智能、大数据、数据挖掘、数据分析有何区别？
2017-04-14 浏览次数：次
随着信息化技术的飞速发展，信息爆炸的大数据时代来临！大数据、数据分析、数据挖掘、商业智能……成为热门词，代表着新一轮变革的萌芽。不过，你是否了解这几个词之间的区别？
商业智能
是一种方法，通过整合你电脑系统里的各种数据，帮助你了解你的企业情况。
举个例子，如果一个企业用了Salesforce（一个用来跟踪销售活动的平台），并且又用了SAP或者Oracle（甲骨文）来管理财务报表，那么商业智能系统就能将这两个不同系统上的数据整合到一个数据库里来（集中存储起来），然后为你提供精简的可视化信息。
你想想，如果没有商业智能，你就得手动去调出多个不同系统里的图表来才能了解公司的表现。
这项技术虽然听起来高端复杂，但它的概念却十分简洁明了。
专业的IT人士，会把通过这种商业智能系统处理过的数据叫做“结构化”数据，也就是说，这种在一个数据库中的数据，更易理解。
大数据
则是用来理解“人”的习惯和行为的方法：比如社交媒体软件和企业网站的点击量。
为什么一个企业需要这样做呢？因为他们能通过了解消费者的行为来了解他们的需求，并为他们提供更好的网络体验，让他们购买更多的东西。既然广告越来越多地出现在移动软件和网页上，那么这种了解消费者行为的能力就变得越来越重要。
专业的IT人士将这种数据称作“非结构化”数据，换句话说，就是这种数据非常松散，需要收集、整合和分析。
想象一下，你可能需要手动地从成百上千行数据里寻找趋势和相关性。
是不是光想想就觉得很痛苦？
数据挖掘
则是将数学，应用到体量庞大的数据库上，去发现有用或有趣的趋势。
其实，这就是去寻找一些“已知的未知趋势”（你知道存在但不了解具体情况的趋势）和“未知的未知趋势”（你连存不存在都不知道的趋势）。
数据挖掘可以应用在商业智能系统中，也能应用在大数据以及任何普通的数据库上。任何因为体量太大而无法手动整理的数据库，都能通过数据挖掘来发掘一些增长或缩减的趋势，这就是数据挖掘的魔力。
数据挖掘是非常强大的工具。
数据分析
则是将数据变成简单易懂的可视图表，比如一张热度图，或者集群图。
我们大脑的设定让我们更易理解图像，这就是为什么数据分析要将数据“可视化”。
同样，数据分析可以应用在商业智能系统中，也可以应用在大数据以及任何普通的数据库上。
数据分析通过数据讲一个简单易懂的故事，是一种让我们“拍拍脑袋”就能懂的东西。
本文由马达数据翻译，译者对原文有所修改 ，转载请联系原作者／ 原文由Brad Cowdrey发表于Quora
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