大数据时代

大数据时代，经常会听到AI（(Artificial Intelligence)）。但在AI为大众所熟悉之前，还有一个BI（Business Intelligence）。两者之间有很大的区别，总结如下：

首先从定义上进行区别，人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。BI（Business Intelligence，商业智能）的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

以上的定义可能略长，不容易理解。但从定义可知，我们可总结以下几个方面：

1、从需求上：BI一般是我们知道自己需要看哪些指标，BI主要是对数据进行处理并展示以便支撑决策。需求往往是业务从经验入手，数据局限于本部门。AI一般会发现客户想象不到的需求，数据也多样化。

2、挖掘深度：BI主要是根据需求对一些指标进行报表展示，不需要特别高深的算法，大部分是对数据进行业务逻辑的处理。AI需要对数据进行深度挖掘，需要更专业的算法，需要更多更广的数据。因为数据量的大小及广度会影响AI的结果。

3、支撑决策：BI支撑决策，熟悉业务逻辑的人更容易理解。但AI的话可以直接决策，更自动化，更智能。

目前个人理解，主要是以上几方面，当然在分析流程和分析角色上也会有所差异。后面也会有一期专门对数据分析流程所涉及的角色进行介绍。