什么是bi,bi在大数据中的地位?

BI是商务智能，（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

大数据与BI是两种不同的概念和工具，是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于BI，既有传承，也有发展。

BI与大数据、信息化、数字化的区别不容忽视。BI是大数据领域的一部分，侧重于业务人员的数据分析，而大数据更侧重于数据挖掘和价值发现。BI与信息化不同，前者是工具，后者描述企业数据发展的阶段，通常在信息化后期引入BI。数字化转型中，BI是推动数据价值利用的关键工具，帮助企业从信息化迈向数字化。

商业智能，简称BI，是一种强大的数据分析工具，旨在通过现代数据处理技术，如数据仓库、在线分析处理、数据挖掘和可视化，挖掘商业价值，为企业决策提供基于事实的支持。

商业智能（Business Intelligence/，简称BI）是一套强大的数据处理和分析工具，它在企业中扮演着关键角色，通过整合海量信息，以直观的方式揭示业务洞察。BI的核心使命是利用数据仓库（ETL数据抽取和转化的产物/）进行深度分析，包括多维度切片、数据钻取（上钻和下钻）以及数据立方体的构建。

BI BI，全称为Business Intelligence，中文翻译为商业智能。它是一种利用数据分析技术、软件和系统，提取、整理、分析和优化企业内外部数据，进而为企业的战略决策、运营管理和业务操作提供智能化支持的技术和过程。

大数据学习难吗?

1、总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。

2、首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。此外，大数据技术还需要掌握计算机科学的基础知识，包括计算机编程语言、数据库技术、操作系统等，这也需要一定的学习成本。

3、从上述课程可以看出，大数据专业需要涵盖计算机科学、统计学、数据分析等多个领域的知识。因此，学起来并不容易，需要学生具备较强的数学、计算机和逻辑思维能力。大数据专业需要学生付出很多努力和时间，但是对于喜欢数据和分析的学生来说，这是一门充满挑战和机会的专业。

大数据难不难学

在此基础上，还需要学习一些大数据技术的基础知识，比如Hadoop、Spark、Hive等。 总的来说，大数据专业的学习难度还是比较大的，需要有较强的自学能力和持之以恒的学习态度。但是，相对于其他技术领域来说，大数据技术发展较快，学习起来也比较有乐趣。

从上述课程可以看出，大数据专业需要涵盖计算机科学、统计学、数据分析等多个领域的知识。因此，学起来并不容易，需要学生具备较强的数学、计算机和逻辑思维能力。大数据专业需要学生付出很多努力和时间，但是对于喜欢数据和分析的学生来说，这是一门充满挑战和机会的专业。

首先，大数据技术的学习难度较大。大数据技术需要掌握扎实的数学基础，包括数学统计学、概率论、线性代数等，这对于很多人来说是比较困难的。此外，大数据技术还需要掌握计算机科学的基础知识，包括计算机编程语言、数据库技术、操作系统等，这也需要一定的学习成本。

确实很难学，计算机作为最近几年的热门专业不仅报考分数要求较高，而且学习难度也相较于其他专业较难。

用BI做数据分析有什么优势

1、用BI做数据分析的优势：在企业大数据量上的性能和稳定性足以支持企业的各种业务分析。BI由于其易用性、轻量型，决定了它的用户面较广，受众较多，企业人员上手较快。

2、降低经营成本 BI数据分析软件早就已经实现了多个数据源不同使用的一种效果，可以真正的实现报表升级的作用，能够有效的降低生存的成本，而且还方便日常生活的分析使用。

3、总的来说，数据分析BI是企业提升运营效能、优化决策支持的利器。

4、数据分析的作用：BI数据分析的主要作用是提供有关业务操作的深入见解。通过分析数据，企业可以了解客户的需求和行为，识别市场趋势，优化运营流程，提高生产效率，并做出基于数据的决策。这有助于企业提高盈利能力，增强市场竞争力。

5、相比传统报表，BI分析主要有两大优势：一是任意维度：如果用报表，有多少维度就要建多少表，以FineBI为例，可以在一个界面实现任意维度任意“动态”组合，浏览用户自己就可以通过鼠标拖拽完成。二是任意分析路径。

大数据专业好学吗都学些什么啊?

1、大数据运维和云计算方向：涉及的岗位诸如大数据运维工程师等；这其中，数据挖掘，数据分析这一块是最容易入门，也是人才缺口最大的一块发展方向。很多大型的企业都会借助一些BI工具，诸如国外很有名气的Tableau、PowerBI，国内的黑马DataFocus、FineBI、永洪BI等等，来协助进行数据分析。

2、由于大数据是一个比较典型的交叉学科，所以大数据涉及到的知识量是比较大的，而且也有一定的学习难度，所以女生选择学习大数据还是比较辛苦的。但是女生也是很适合学习大数据的。

3、首先，大数据专业学习的内容非常丰富。学生需要学习计算机科学基础、数学基础、数据库技术、数据挖掘、数据分析等多个方面的知识。这些知识的学习可以提高学生的编程能力、数学能力和数据分析能力，为其将来在大数据领域中找到一份好的工作打下基础。其次，大数据专业的就业前景非常好。