商业智能、大数据、传统报表和数据分析，各自的工具和发展方向的介绍

大数据(BigData)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

1、BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

标签：ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表。

BI工具：Tableau、Qlikview、帆软大数据BI——FineBI

技术发展方向：自助式BI（工具简单易用）、移动BI、云BI（SAAS级）；数据挖掘技术、R语言等分析语言的结合，拓展专业数据分析的功能。

2、大数据(BigData)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

标签：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。

大数据工具：Hadoop、HPCC、Cloudera、Storm、ApacheDrill等等

技术发展方向：内存技术、机器科学、预测分析、关系挖掘

3、传统报表就是用于展示固定格式的报表，可以是业务报表也可以是分析报表。形式上可以用表格、图表等格式来动态显示数据。

标签：表格、填报、Dashboard、行式报表、分组报表、交叉报表等。

报表工具：帆软报表FineReport、Excel高级功能、润乾报表

技术发展方向：近年来报表有向BI方向发展的趋势

4、数据分析是运用各种统计方法将数据进行剖析，最大化地发现数据价值，以发挥数据的作用。说白了就是基于数据事实找出规律的方法。

标签：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析

数据分析工具：SPSS、SAS、R、Python

技术发展方向：当下R语言和Python相对热门
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1.大数据分析，主要有哪些核心技术？
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2.构建一个企业的大数据分析平台 ，主要分为哪几步？
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3.数据科学，数据分析和机器学习之间，有什么本质区别？
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