看百度百科大数据分析和BI商业智能可以在一定程度上互相融合。BI包含一些内部数据分析，大数据分析的一个就是BI商业智能。企业可以根据不同的发展阶段采用不同的方案。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。BD涉及更复杂的技术，从4V规模、体积、多样性、高速、速率、价值四个方面要求。
天津商业大学怎么样？
原隶属国家商务部，也是发展最辉煌的时候，四大商学院之一，面向全国招生，对天津招生没有优惠政策，天津生源不到10%，这也是后来划归地方，不受重视不被认可存在感不强的重要原因之一，当然发展也会缓慢，同样的四大商学院之杭州商学院，现在的浙江工商大学，发展的比天津人认可的天津财经大学还要强。学校近年来不断发展，除天津生源外，大部分外地生源录取分数都不低，基本都要过之前的一本线，若是选择热门专业，分数更高。
有人说，学校学习氛围不强，我认为，那是朋友圈的问题，大部分人，还是在努力学习的。学校的建筑面积，在天津市属重点高校中，中等偏上，硬件设施不断完善，有游泳馆高尔夫球场等。饭菜质量挺好，我吃过天津大学天津医科大学天津外国语学院的，总体来说，还是天津商业大学的更比较有特色。总之，我认为，天津商业大学还需要进一步发展，现阶段实力确实暂时不如天津财经大学，如果只想在天津就业，请选择后者。
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
BIBusiness 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集合，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采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要远远高于从不同渠道收集的所谓大数据。BI或准大数据项目的投入产出远高于大数据项目，成功率也相对较高。至于两者的前景，两者的前景都很好，但是对于问这个问题的人，我建议先学习几个仓库的数据管理BI，然后慢慢选择机会进入大数据领域。当我们练拳不练的时候，大数据的落地路径工具和方法的生态体系会更加成熟，噪音还是有的。
