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大数据与BI都有哪些区别?
1、从思维方式角度
大数据对于传统BI，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。
2、从工具的角度
传统BI使用的是ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表技术，属于应用和展示层技术，目前都处于淘汰的边缘，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。而大数据应用的是一个完整的技术体系，包括用Hadoop、流处理等技术解决海量的结构化、非结构化数据的ETL问题，用Hadoop、MPP等技术计算海量数据的计算问题，用redis、HBASE等方式解决高效读的问题，用Impala等技术实现在线分析等问题。因此是个全新的行业。
3、从数据来源角度
大数据应用的数据来源，不仅仅包括非结构化的数据，还有各种系统数据，数据库数据。其中非结构化数据主要是集中在互联网以及一些社交网站上的数据以及一些机器设备的数据，这些都构成了大数据应用的数据来源。对于大数据的分析工具来说，现阶段也是对于非结构化的数据分析的比较多。
BI系统则是在数据集成方面的技术越来越成熟，对于数据的提取，一个各种数据挖掘的要求来说，数据集成平台会帮助企业实现数据的流通和交互使用，在企业内部实施BI应用就是为了可以更好的对数据进行分享和使用。
4、从发展方向角度
BI的发展要从传统的商务智能模式开始转换，对于企业来说，BI不仅仅是一个IT项目，更是一种管理和思维的方式，从技术的部署到业务的流程规划，BI迎来新的发展。对于大数据来说，现阶段更多的大数据关注在非结构化数据，不同的数据分析工具的出现和行内的应用范围不断的加大，对于大数据应用来说，怎么与应用的行业进行一个深层次的结合才是最重要的。
传统BI与大数据之间的差异
大数据的概念是在BI的基础之上发展起来的，现在所讲的大数据在大范围的情况下，是广义的机器学习，业界有这样一个公式：
机器学习=大数据+特征+模型
从如上这个等式可以看出，机器学习如果去掉了特征和模型两个维度，那么就是传统的BI，基于数据层面进行分析、展示。
BI，商业智能，是将数据挖掘技术用于行业解决方案中去，从这点上来讲，传统的BI更象是单机版的机器学习，而现在所提的大数据概念是在分布式数据处理、存储、计算技术逐步成熟的前提下，所提出的概念。更象是要区分于以前所提BI而新起的名字。
从本质上来讲，业务层面，BI和大数据之间的差异不大，而差异大的地方在于传统BI所采用的技术与现有的大数据采用的开源平台技术，有点类似于，传统的BI和Microsoft类似，而大数据与Linux比较类似。
所以，大数据就是在分布式环境下的BI。梳理大数据集成工程的理论方法，可以借鉴于传统BI工作开展方法，形成大数据集成工程方法论。
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。
描述性事实更多地基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，常常应用于支持业务决策。
大数据具有更广泛的内涵，往往描述个体和更多的个体决策。
在企业中实现BI应用程序是为了更好地共享和使用数据。
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