大数据近经常出现在媒体上，但其定义和适用仍然被一些企业的决策者回避。这些企业在商业智能(BI)流程和应用程序上投入了大量资金，他们希望以“大数据”的名义幸福地生存下来。遗憾的是，商业智能和大数据处理确实不同。

概念战正在进行中

大数据是一个比较新的领域，但收集了很多新概念，说明了数据收集方法、数据分析方法和数据使用方法。让我们来看看其中的一些

野生大数据概念

供应商在构建产品和提供旨在处理大数据全部或部分领域的服务时，通常会提出自己的概念。希望他们的概念能影响别人。所以他们可以声称创造了这个概念，所有其他供应商都在跟随他们。

在“机器智能”的旗帜下，业界开始谈论“人工智能”、“深度学习”和“机器学习”。这些术语描述产品如何处理数据，使企业能够从数据中获得价值。它还可以解释工具如何找到数据的模式和异常，帮助企业的数据科学家。

关注数据如何使用的话，可以听到“预测分析”、“智能风险评估”、“大数据分析”等单词。随着大数据技术被用于改善，这些词被广泛用于系统和应用程序操作、网络性能、数据和应用程序安全。

随着产业的发展，商业智能新概念将定期出现。一般来说，供应商不是在基本技术上有明显的提高，而是想以新的方式定位产品和服务。

后，供应商挥动大数据的旗帜，谈论企业如何审查大量数据，发现隐藏的规律，利用各种类型的数据。以新的洞察力为基础进行有意义的调整，使您能够迅速采取措施。一般来说，其明显的差异是在哪里，如何部署这些技术。

企业决策者需要问的核心问题是“对企业或组织的影响是什么?”是。并且“我们应该知道更多，开始使用大数据吗?

BI的焦点是确认已知的信息

小编表示，BI利用软件和服务将数据转换为可操作的信息，通知组织战略和战术业务决策。BI工具访问和分析数据集，并在报表、摘要、仪表板、图表和地图中提供分析结果，向用户提供业务状态的详细信息。也就是说，商业智能是企业提出问题，并从信息系统中得到有用的响应。终，BI基于企业知识，即正在发生的事情，以及应该被追踪和理解的已经发生的事情。为此，企业建立了收集必要数据、分析数据、根据分析报告结果的过程和系统。企业知道需要跟踪什么，如何分析这些数据，如何报告分析结果，以及向谁报告。