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大数据，数据分析，数据挖掘，商业智能……他们区别是什么？我尝试问了周围几个非本行业的朋友，他们看到这些词通常从字面意思只能理解个大概，但概念也非常模糊，搜索网上我们也许会得到各种充斥着专业术语的解释。如今新零售时代，对于这些内容的理解相当必要，那么我们今天尝试用简单通俗的说法给大家解读一下其中的内涵。
商业智能
我们可以将商业智能简单地理解为是一种工具：通过整合系统里的各种数据，以便于更清楚地了解企业情况。为什么说整合各种数据，打个比方，一个企业采用了不同系统来管理财务报表、供应链报表、销售活动报表，那假如该企业需要了解整个从供应——销售——财务的全局情况，智能商业系统就能将这三个不同系统上的数据整合，集中储存到一个数据库中，然后可以将这些数据形成精简的可视化报表。
这个时候，如果没有商业智能，想要调取多个系统中的数据图表来了解企业的各个环节的全局情况，所动用的技术成本、人力成本、时间成本，一点一滴对于企业来说都是不可忽视的损失。商业智能它包括了 ETL、数据仓库、OLAP、数据分析、数据挖掘等专业技术，以及整套将数据变为信息、信息升华为价值的整个过程，听起来非常复杂，但是他的目的却十分清晰。
来自维基百科关于商业智能的基础解释：
Business intelligence (BI) can be described as "a set of techniques and tools for the acquisition and transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes". （Business intelligence）
总结一下，通俗理解上，我们可以将商业智能理解为：一套用于获取原始数据并将其转换为用于商业分析的有意义和有用信息的技术和工具。
大数据
大数据对于大部分来说还是相对比较熟悉的，各行各业都在运用。我们可以将大数据理解为一种帮助理解“人”的一种方法论。我们平时的行为、习惯、一举一动、都被记录下来形成一定数据，比如我们在电商平台某个品牌、某个商品的下单记录、浏览时长。大数据更偏向理解层面，对于我们无法在一定时间范围内，利用常规软件进行获取、管理以及处理的数据，大数据作为一个新的数据管理模式，具有强大的洞察力和发掘力，将高增长、多样化的海量数据转化为有用的数据信息，为企业提供核心竞争力。
当然，我们不可以把大数据单纯地理解为掌握庞大的数据信息，大数据的意义在于对这些数据进行专业化处理，通过加工实现数据的增值。企业可以通过大数据了解消费者的需求，并未他们提供更好的网络体验，达到业务增长的目的。
大数据是随着信息技术的发展，数据的积累越来越迅速，处理速度也越来越快，对数据从不同维度运用不同模型进行分析处理，而最终使数据为我们的决策服务。
数据挖掘
数据挖掘，我们把它看为一个更注重寻找数据趋势化的一个过程，是将数学，应用到体量庞大的数据库上，去发现可能有用的趋势。打个比方，一个用户购买了啤酒，那么数据挖掘可以帮助我们挖掘出他的其他潜在需求，比如花生，小龙虾，薯片，再比如然后肠胃药、湿巾纸、足球比赛的观赛票，或者某场比赛购买机票的概率等等。
数据挖掘主要是面向决策，从海量数据中挖掘未知的结论。例如内容推荐、相关度计算等。或者换一个说法，我们可以把数据挖掘理解为一个用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘能告诉我们，A和B可能存在相关关系，且这个关系存在的概率。如今大数据下的数据挖掘，更是和相关应用场景紧紧联系在一起，所以对于企业来说至关重要。
数据挖掘可以应用在商业智能系统中，也能应用在大数据以及任何普通的数据库上。任何因为体量太大而无法手动整理的数据库，都能通过数据挖掘来发掘一些增长或缩减的趋势，这就是数据挖掘的魔力。
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