Bi和大数据的关系

随着互联网时代到来，数据量的爆炸性增长已经成为一种必然趋势。而大数据技术的出现，则解决了数据量和信息处理问题。但是大数据的应用还不够完善，需要一种工具去进一步加工、展示这些数据，这时候BI技术就显得尤为重要了。

BI（Business Intelligence）是商业智能的缩写，是指通过分析、收集、处理信息来推动商业决策的信息技术。 BI的本质是通过对数据的收集、整理、加工、分析挖掘等操作，从而提供给企业决策者更加全面、细致、精确和策略性的数据支撑，以辅助企业制定正确的战略。

大数据是指由传统数据处理系统分析、管理和处理的数据量之外的数据集，其规模巨大，速度快，类型多样。数据量的庞大造成数据分析的机遇和挑战。而现代的大数据技术凭借着高效的处理、存储、分析能力，及时、精准地把数据转化为有意义的信息。大数据就是能够更好地解决数据的价值和意义。

BI和大数据松散耦合,即通过BI系统可以为大数据提供更为灵活、全面、多样、深层数据展现的方式，而大数据则可以通过为BI系统提供更为全面完备，深度挖掘和分析的数据来源。而二者之间的融合，成为全面应用大数据技术的前提。因此BI与大数据技术结合的应用越来越多，以BI为代表的数据分析工具协同大数据技术提供了一条数据分析和利用的新路径。

代码示例：

Python案例：

pandas库是Python常用的数据处理库，大数据的处理一般会选择Spark。在Python中，可以用pandas库先对大数据进行简单处理，然后再交给Spark进行更为复杂的分析。

import pandas as pd