大数据商业智能发展的特点，大数据商业智能发展的特点分析

大数据商业智能是指通过大数据分析技术，将企业的各种业务数据进行整合、清洗、转换和分析，以帮助企业更好地了解市场趋势、消费者行为、运营效率等关键信息，从而做出更加精准的决策。大数据商业智能的发展具有以下特点：

1. 数据量巨大：随着互联网、物联网、社交媒体等技术的发展，企业产生的数据量呈爆炸性增长。这些海量的数据为企业提供了丰富的信息资源，但同时也带来了数据管理和处理的挑战。

2. 数据处理复杂：大数据商业智能涉及到数据的采集、存储、处理、分析等多个环节，每个环节都面临着数据量大、数据类型多样、数据来源分散等问题。因此，大数据商业智能需要采用先进的技术和方法，如分布式计算、云计算、机器学习等，来应对这些复杂的数据处理需求。

3. 实时性要求高：在大数据时代，企业对数据的时效性要求越来越高。大数据商业智能需要能够实时或近实时地处理和分析数据，以便企业能够及时获取最新的市场信息和消费者反馈，从而迅速做出调整。

4. 可视化需求强烈：大数据商业智能不仅仅是对数据的分析，更重要的是将分析结果以直观的方式呈现给决策者。因此，大数据商业智能需要具备强大的可视化能力，帮助决策者快速理解数据背后的信息，提高决策的准确性和效率。

5. 智能化程度高：大数据商业智能不仅仅是对数据的简单处理，更重要的是通过对数据的深度挖掘和分析，发现潜在的规律和趋势，为决策提供支持。因此，大数据商业智能需要具备一定程度的智能化，如使用人工智能、深度学习等技术，以提高数据分析的准确性和有效性。

6. 跨行业融合性强：大数据商业智能涉及到多个行业的数据，如金融、医疗、零售、制造等。因此，大数据商业智能需要具备跨行业融合的能力，能够根据不同行业的特点和需求，提供定制化的数据分析服务。

7. 法规政策约束：随着大数据技术的不断发展和应用，政府对大数据商业智能的监管也日益严格。企业在开展大数据商业智能时，需要遵守相关法律法规，确保数据的安全和隐私保护。

总之，大数据商业智能发展具有数据量大、处理复杂、实时性要求高、可视化需求强烈、智能化程度高、跨行业融合性强和法规政策约束等特点。企业要想在大数据时代取得成功，就必须重视大数据商业智能的发展，不断优化和升级自身的数据分析能力。