商业分析 职业规划,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商业分析 职业规划的问题，于是小编就整理了1个相关介绍商业分析 职业规划的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据和商业分析相比，哪个前景好？

大数据和商业分析相比，哪个前景好？

大数据和商业分析如果要说哪个前景好，这个问题是不用质疑的，肯定是大数据，未来的商业分析若离开了大数据，则肯定是没有前景。大数据的应用将会在未来主宰人类的各个领域的生活，纯粹的大数据是毫无意义的，但一旦被云计算，人工智能所利用数据则具备了思维能力，大数据将是智能中心，这个时候的商业分析将大部分是大数据的应用分折，举列来说市场有多大需求，供需平衡的关系将决定商业分析的方向及价值意义。没有大数据的支撑，商业分析只能是瞎子摸象。

大数据 or 商业分析的前景分析

大数据

商业分析

商业分析其中一方面也涉及统计，统计也是需要大数据的支撑的。而大量的数据***是死的，都要加上人的主观能动性的分析才会得到人们想要的答案。所以说这两者融合起来运用会增加企业的助攻，也会让企业运行得更加的顺畅。

这两者肯定是各有各的优缺点，其实题主应该想问的是接下来的5年-10年这两者谁先会发展得更加的迅速吧。不知道你是准备创业或者是就业，或者还是单纯的想问问。

如果是就业的话，我建议还是大数据前景相较于商业分析来说面更宽一些，薪资水平也会更加的高一些。毕竟跟互联网沾边的职位薪水确实是要高出不少，岗位也还蛮多的。也相当于大学选专业，你选择冷门还是热门？这都是很纠结的问题，因为我们谁也无法准确的预知未来是怎么样的。

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（参见百度百科）

大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。

BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。

对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。

至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。

到此，以上就是小编对于商业分析 职业规划的问题就介绍到这了，希望介绍关于商业分析 职业规划的1点解答对大家有用。