Gartner：大數據宣傳在商務智能市場成效不明顯
市場研究公司Gartner指出，去年的大數據宣傳未能促進全球商務智能和分析市場出現快速增長。
Gartner稱，儘管商務智能和分析市場在2013年增長了8%，增長至144億美元，但是漲幅低於預期。大數據通常指對來自社交網絡、傳感器等來源的海量非結構化信息進行的挖掘與分析，而傳統的商務智能只是報告和分析結構化數據存儲。
Gartner 分析師Dan Sommer和Bhavish Sood在報告寫道： 「雖然大數據宣傳力度在2013年達到了高潮，但是對分析市場的影響卻不是很大。」報告稱，在Gartner調研的機構中，僅8%的機構實際部署了大數據項目，57%的機構仍處於調研和規劃階段。這一水平已經影響到了大量企業的創新周期。
大數據分析：指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析與數據分析最核心的區別是處理的數據規模不同，由此導致兩個方向所需的技能技巧也是不同的。
傳統BI的技術標籤：ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。
大數據的技術標籤：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流處理等。
傳統BI就目前來講，其功能都可以被對應的大數據組件所替代，但大多數企業缺乏大數據業務的驅動，也缺乏相關的高技術人才。
不過新型BI被賦予了更多「大數據」潛能。正如圖右側架構所示，BI架設在大數據應用層，抽取etl後或者Hive來的數據又可作通用類的業務分析，既滿足了海量實時數據分析，也滿足了決策型的業務分析。
數據分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數據呢，則需要是Java的一些技能，諸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可選：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。
目前市面上的BI工具，就是解決這些問題的，解放相關人員的生產力，讓人員可以更多的關注業務，從而做精做大。雖說BI工具是好東西，但是如何選擇一款合適自己的BI工具，這個卻讓很多人犯了難。因為大數據分析和數據分析就不一樣，如何界定就很難，更別說選擇合適的工具了。
Smartbi 大數據分析工具就可以輕鬆的幫您解決數據分析的難題，您無需太多的技術就可以零編碼掌握，拖拽化模式簡單易上手。
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