做过多年的运营商bi相关的事情,后面跳槽到互联网公司,中间做过bi,推荐,用户画像等内容,接触到互联网所谓的大数据,越发觉得这两个真心是一个东西,无论是bi还是所谓的大数据核心思维都是万物皆可量化,基于这个前提下,用户画像、产品标签化、推荐系统、排序算法等各类的应用都可在大数据和bi上做集成、最后服务于运营、市场、产品。所以本质上我一直认为大数据就是bi,只是底层由传统的关系型数据库转为hadhoop这类的工具,在数据源的多样性上多了一些解析手段,在运算效率上加快了而已。

首先是技术困境。华联商超和名创优品的案例,其实反映了传统BI的ETL、数据仓库、OLAP等技术,都处于淘汰边缘,因为它解决不了海量数据(包括结构化与非结构化)的处理问题。

有工程师在网上吐槽:“原来的BI挖掘人员,抽取一些样本在单机上运行个R就很欢乐,但现在不行了,针对5000万用户搞个三度交往圈试试?”

“小数据”时代的计算性能,在互联网时代让传统BI举步维艰。因此只有更新方法,才能带来新的机会。基本上,传统BI所有的功能,都可以被对应的大数据组件所替代,且大数据技术具有成本优势,技术的汰换是大势所趋。 其次是商务困境。众所周知,无论是高富帅的大企业,还是中国2000万中小企业,采购SAP、Oracle的软件服务对企业而言都是一笔昂贵的IT成本,中国企业信息化的任务不可能指望它们来完成。如果技术无法普惠,技术就永远是少数人的游戏。 除了高成本之外,传统软件按照项目周期运转的交付方式也无法适应企业快速变化的需求。在传统BI的实施过程中,常常出现一期项目看起来效果不错,但企业后续的新需求、新项目就变得遥遥无期或烂尾。


 


 

本文地址:大数据到底是什么,应用场景和传统bi有啥不同吗

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