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BI 与大数据已经是现代社会的热词，但很多人并不能区别两者之间的关系。本文就请来权威解读关于它们的定义，两者间的区别与联系，以及相关的工作职责。
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一、名词解释
BI，英文是 Business Intelligence 中文被解释为商业智能，是一种帮助企业更好地利用数据来提高决策质量的技术集合，是一个从大量数据中挖掘信息和知识的过程。简单地说，它是应用业务、数据和数据值的过程。
大数据，英文是 Big Data，通过算法直接分析来自不同渠道和格式的海量数据，发现数据之间的相关性。
二、两者的区别
数据利用：BI 更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。
数据存储：BI 存储有限的数据(DWH/DM 等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop 的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。
应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。描述性事实更多地基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，常常应用于支持业务决策。大数据具有更广泛的内涵，往往描述个体和更多的个体决策。在企业中实现 BI 应用程序是为了更好地共享和使用数据。
三、BI 工程师和大数据工程师
现在很多公司的 BI 工程师的工作职责主要是做报表，主要内容是使用一些 BI 软件开发不同类型的报表，例如使用 FineBI，tableau 等来实现明细报表等等。等待。在传统行业，这个职位可能需要 sql 和相关工具，而互联网行业需要一定的代码能力。
大数据工程师在不同的公司担任不同的职位。一是进行底层平台开发和维护，如构建和维护 hadoop 集群、开发调度平台等，此类工作需要较强的编码能力，对常用的开源数据源源代码有一定的了解; 第二个是做数据开发, 构建自己公司的平台之类的, 这种工作需要强大的 SQL 开发和优化能力, 需要一定数量的数据仓库模型设计技巧和一些基本的 Java 和 Python 开发能力等; 第三就是什么都要做一点。
对于那些想要询问 BI 工程师和大数据工程师工资高不高的人，影响工资的因素与你的技术能力、公司对其职位的重视程度、职位的紧迫性以及个人运气有关。无论是做哪方面的工作都有高薪人士，选个自己喜欢做的深入去做即可。
