大数据(Big Data)是指在可承受的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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据包括两部分：数据的存储，数据的利用。数据的存储，相比以前的“关系型数据库”，只是数据量大了，数据格式丰富了，存储方式不同了。数据的利用，相比“商业智能",同样是对数据的分析利用，只是由于数据丰富了，所以应用前景更大了。从本质上讲，没有太大区别。大数据的应用的数据来源包括结构化数据，如各种数据库、各种结构化文件、消息队列和应用系统数据等，其次才是非结构化数据。
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，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，快速准确的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。
商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。
商业智能不能等同于不是大数据。大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI即商业智能，是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的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。大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。两者是不一样的概念，BI相对于大数据更倾向于决策，适合支持经营指标支撑类的问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
现今，大型互联网企业采用hadoop一类的大数据架构——数据仓库——自己研发的报表、OLAP分析等，或者前端选用成熟的商业智能报表和BI分析软件,传统企业，小型的公司没有那么多的业务分析的需求，大多寻求excel、业务系统的简单报表功能或者专业的报表工具来解决问题；一般中大型企业数据量大时会构建数据仓库，用BI在前端分析展现。当然很多传统企业针对特定业务（比如用户画像、风控分析）采用大数据技术。
选择大数据还是BI依据需求来定，大数据组件大多开源，需要大量的人力开发。BI大多商用，需要一定资金和一定时间的项目实施。
