1、大数据BI是能够处理和分析大数据的BI软件，区别于传统BI唻软件垍头，大条数据BI可以完成对TB级别数据的实时分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值密度低（Veracity）。
2、商业智能（Business Intelligence/，简称BI）是一套强大的数据处理和分析工具，它在企业中扮演着关键角色，通过整合海量信息，以直观的方式揭示业务洞察。BI的核心使命是利用数据仓库（ETL数据抽取和转化的产物/）进行深度分析，包括多维度切片、数据钻取（上钻和下钻）以及数据立方体的构建。
3、BI是商务智能，（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
4、大数据与BI是两种不同的概念和工具，是社会发展到不同阶段的产物，大数据对于BI，既有传承，也有发展。
5、目前，商业智能BI（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。
6、BI全称business intelligence，是商业智能的缩写，它是指数据挖掘、大数据分析、数据可视化、以及BI报告系统等技术的综合应用。BI分析是指在企业中进行数据采集、整理、分析、汇总和报告，通过数据驱动的决策方法帮助企业管理者快速有效地分析信息，找到企业的优势和问题，以及潜在的商业机会。
面对海量数据，快速高效处理的方法有：学会数据清洗、引入分布式处理框架、使用合适的数据库、针对性的算法实现、采用并发控制、做好数据分类和标签等。学会数据清洗 从源头开始，学会数据清洗非常重要。
快速高效处理海量数据的方法有增量处理、流式处理、并行算法等。增量处理 增量处理是指对数据进行逐步处理，每次处理一部分数据，而不是一次性处理整个数据集。这样可以减少计算的复杂度和数据传输的开销，并使处理过程更具可扩展性。流式处理 流式处理是一种连续不断地接收和处理数据流的方式。
快速、高效处理海量数据的方法有分布式计算、数据分区和分片、内存计算和缓存技术等。分布式计算 分布式计算是处理大规模数据的关键技术之一。它通过将数据和计算任务分布到多个计算节点上，从而实现数据的并行处理。分布式计算系统通常由多台计算机组成，每台计算机都可以处理一部分数据和计算任务。
使用机器学习算法：机器学习算法可以从海量数据中自动提取有用的信息，并帮助人们做出更明智的决策。这些算法还可以通过不断学习和优化来提高处理速度和准确性。使用人工智能技术：人工智能技术可以自动识别和处理海量数据中的模式和关系，从而帮助人们更好地理解数据并做出更准确的预测。
Hightopo是一款成熟的数据可视化编辑器，具有可复用、动静结合的独特展示效果，使得数据可视化更加灵活、强大。它支持2D和3D图形组态，适用于工业物联网场景的B/S模式。Hightopo还能与企业自有系统无缝整合，实现高效的数据可视化。此外，您还可以免费申请试用该软件。
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大数据展示可视化软件有Excel、Google Chart API、DR、Processing。Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
数据可视化软件有：ECharts 相信对数据可视化有一点了解的都会多少知道ECharts这款数据可视化软件，ECharts是一款可以兼容pc和移动端的软件，兼容当前绝大部分浏览器（IE9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
