BI（BusinessIntelligence）即商業智能，越來越多的智能軟件供應商推出可視化數據分析工具，應對企業業務人員的大數據分析需求。然而如果你覺得不是數據分析專業、沒有挖掘算法基礎就無法使用BI工具？NO，自助式分析工具已經讓數據產品鏈條變得大眾化。

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想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論

理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特征定義理解行業對大數據 的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術
技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐
實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

未來的大數據除了將更好的解決社會問題，商業營銷問題，科學技術問題，還有一個可預見的趨勢是以人為本的大數據方針。人才是地球的主宰，大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題,數據可視化是一門同時結合了科學，設計和藝術的復雜學科，其核心意義始終在于清晰的敘述和藝術化的呈現，這些需要依靠數據分析師和設計師的精心策劃而不是只有炫酷的效果，最終達到幫助用戶理解數據和做出決策的目標，才能發揮它巨大的價值和無限的潛力西安大數據分析系統平臺搭建。

大數據應用的數據來源應該包括結構化數據，如各種數據庫、各種結構化文件、消息隊列和應用系統數據等，其次才是非結構化數據，又可以進一步細分為兩部分，一是社交媒體，如Twitter、Facebook、博客等 產生的數據，包括用戶點擊的習慣/特點，發表的評論，評論的特點，網民之間的關系等，這些都構成了大數據來源。另外一部分數據，也是數據量比較大的數據， 就是機器設備以及傳感器所產生的數據。以電信行業為例，CDR、呼叫記錄，這些數據都屬于原始傳感器數據，主要來自路由器或者基站。此外，手機的置傳感器，各種手持設備、門禁系統，攝像頭、ATM機等，其數據量也非常巨大。

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班先生