帆船軟件帆船軟件從報(bào)表軟件FineReport起家，如今已經(jīng)成為報(bào)表領(lǐng)域的權(quán)威，擁有10年企業(yè)數(shù)據(jù)分析行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。稍后發(fā)布的商業(yè)智能自助BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、多維數(shù)據(jù)庫(kù)在內(nèi)的大型數(shù)據(jù)可視化分析；提供PC端、移動(dòng)端、大屏可視化解決方案，廣泛應(yīng)用于銀行、電商、地產(chǎn)、醫(yī)藥、制造、電信、制造、化工等行業(yè)，擁有成熟的行業(yè)解決方案。

區(qū)別在于BI更注重?cái)?shù)據(jù)的呈現(xiàn)和分析，Big 數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的深入分析和利用。數(shù)據(jù)存儲(chǔ):BI存儲(chǔ)有限數(shù)據(jù)(DWH/DM等。).存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中的-1是無(wú)限擴(kuò)展的。Hadoop是為了低成本和無(wú)限擴(kuò)展而誕生的。應(yīng)用場(chǎng)景:商業(yè)智能更多的是決策而不是big 數(shù)據(jù)。描述性事實(shí)更多基于群體共性，有助于決策者把握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)，常用于支持商業(yè)決策。

首先，來(lái)自數(shù)據(jù)具有大的源角度數(shù)據(jù)applied數(shù)據(jù)source，不僅包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括各種系統(tǒng)。其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要集中在互聯(lián)網(wǎng)和一些社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)和一些機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)，這些都構(gòu)成了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的來(lái)源。對(duì)于大型的數(shù)據(jù)分析工具，現(xiàn)階段，也有很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析工具。BI系統(tǒng)在數(shù)據(jù)集成技術(shù)上日趨成熟。對(duì)于數(shù)據(jù)提取和各種數(shù)據(jù)開(kāi)采需求，數(shù)據(jù)集成平臺(tái)將幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)。

Fansoft的產(chǎn)品有自己的體系，尤其是對(duì)于中國(guó)式的報(bào)表，它的處理能力相當(dāng)不錯(cuò)。但是說(shuō)到處理大數(shù)據(jù)的能力，還是有點(diǎn)欠缺，F(xiàn)ineBI必須是懂業(yè)務(wù)的用戶操作，才能分析數(shù)據(jù)。其實(shí)說(shuō)到大數(shù)據(jù)處理性能，我們推薦一個(gè)叫Datafocus的工具，可以連接各種數(shù)據(jù)庫(kù)，以二階響應(yīng)處理巨大的數(shù)據(jù)卷。

商業(yè)智能(BI)。商業(yè)智能的概念最早是在1996年提出的。當(dāng)時(shí)商業(yè)智能被定義為由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)備份組成的一種商業(yè)智能。目前，商業(yè)智能通常被理解為將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智商業(yè)決策的工具。

例如，商業(yè)企業(yè)的商業(yè)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括商業(yè)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬戶、客戶和供應(yīng)商信息，以及企業(yè)的行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)和其他外部環(huán)境數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自企業(yè)的CRM、SCM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。big數(shù)據(jù)(bigdata)，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無(wú)法被當(dāng)前主流的軟件工具在合理的時(shí)間內(nèi)捕獲、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)做出更積極的商業(yè)決策。

BI(商業(yè)智能)就是商業(yè)智能，比如宜信BI。它是一套完整的企業(yè)數(shù)據(jù)管理方案，用于有效整合企業(yè)中已有的數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的經(jīng)營(yíng)決策，解決管理和運(yùn)營(yíng)策略問(wèn)題。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)，由常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理的集合。它是一種信息資產(chǎn)，需要新的處理模式，以具有更強(qiáng)的決策、洞察力和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)大規(guī)模、高增長(zhǎng)率和多樣化。

無(wú)論定義如何不同，Da 數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)BI都是社會(huì)發(fā)展不同階段的產(chǎn)物。對(duì)于傳統(tǒng)BI，Da 數(shù)據(jù)既有繼承又有發(fā)展。從道家的角度來(lái)看，畢與Da 數(shù)據(jù)的區(qū)別在于前者更傾向于做決定，對(duì)事實(shí)的描述更基于群體。

Da 數(shù)據(jù)BI是一個(gè)可以處理和分析Da 數(shù)據(jù)的BI軟件。與傳統(tǒng)的BI軟件不同，大條數(shù)據(jù)BI可以完成TB級(jí)別的分析-。大數(shù)據(jù)可以概括為四個(gè)V，而數(shù)據(jù)具有體量大、速度快、種類多、價(jià)值密度低的特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)作為最熱門(mén)的IT行業(yè)詞匯，以下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖礦等等圍繞著大/展開(kāi)。

主函數(shù)編輯器開(kāi)源數(shù)據(jù)生態(tài)圈1。HadoopHDFS、HadoopMapReduce、HBase、Hive逐漸誕生，早期的Hadoop生態(tài)圈逐漸形成，2.Hypertable是一個(gè)替代方案。它存在于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)之外，但曾經(jīng)有過(guò)一些用戶，一體機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)IBM Puredata (Netezza)、Oracle Exadata。