一個剛入行的BI咨詢師的困惑，或具有一定的代表性，表達了BI當前的狀態(tài)。

“今天跟客戶演示系統(tǒng)，演示完畢，客戶問我一個問題：商業(yè)智能到底智能在哪里?BI和報表工具做出來的東西有何不同?對于這個問題，我相信做BI的人都曾經(jīng)問過自己，也給過自己很多答案，但未必真的是100分的答案。就像今天，我雖然跟客戶舉了一些例子解釋和說明上述問題，但是自己還是覺得不夠透徹和有說服力。造成這個問題，我想重要的原因是BI本身范圍太廣，加之現(xiàn)在市場上的各種報表工具都自稱BI解決方案，各種項目都往BI上靠，使得BI的概念很模糊了。第二個原因，大部分BI項目其實本質需求就是滿足數(shù)據(jù)的一個查詢和報表報告，到底是BI，還是其他什么概念都不重要。”

BI的概念過于泛泛，以至于在幾年前，很多企業(yè)認為BI可有可無。近年來，大數(shù)據(jù)給BI帶來了極大的沖擊，加速了其發(fā)展的步伐，甚至有人大膽預測，未來十年，商務智能分析將引領管理信息化的發(fā)展。

BI與大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于，大數(shù)據(jù)能夠基于BI工具進行大容量數(shù)據(jù)和非機構化數(shù)據(jù)進行處理，與傳統(tǒng)基于事務的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)相比較，大數(shù)據(jù)分析不僅關注結構化的歷史數(shù)據(jù)，它們更傾向去對Web、社交網(wǎng)絡、RFID傳感器等非結構化海量數(shù)據(jù)進行分析，大數(shù)據(jù)無疑是對BI的一個完美補充。

為什么大部分BI廠商對于大數(shù)據(jù)表現(xiàn)出“冷處理”態(tài)度?

原因一，處理并分析非結構化數(shù)據(jù)是難點：不論是大交互數(shù)據(jù)還是大交易數(shù)據(jù)，處理并分析非結構化數(shù)據(jù)，是BI業(yè)內(nèi)，甚至是大數(shù)據(jù)處理，一直面臨的難點。很多推BI產(chǎn)品的廠商，其技術能力達不到大數(shù)據(jù)所要求的高度。

原因二，企業(yè)意愿不強：現(xiàn)在很多的企業(yè)做的BI，并沒有完全體現(xiàn)智能，最多只是將已有的數(shù)據(jù)使用報表進行呈現(xiàn)，開發(fā)的報表也很簡單，大部分用戶還沒有希望從開發(fā)的BI系統(tǒng)中，發(fā)掘更多價值的意識。

原因三，BI的價值度無法衡量：大數(shù)據(jù)的確會有價值，但這個價值有多大，沒辦法準確衡量。從某些大數(shù)據(jù)中會挖掘出新的價值，但這個價值只是附加價值，是一個想象的空間。就比如沙漠里可能有金子，但并不是說沙漠中一定就能挖出金子。