그러나 일반적인 대형 데이터 제품은 데이터 마이닝 및 분석에 중점을 둡니다. 일반 기업의 정보화 건설은 모두 보고서와 일부 업무 시스템이며, 실제로 큰 데이터가 필요한 것은 아니기 때문에 그렇게 실용적이지 않다. 이 점에서 비즈니스 인텔리전스는 다양한 비즈니스 시스템의 데이터 통합, 데이터 분석 및 시각적 프레젠테이션과 관련된 보다 높은 적용 가능성을 제공하며 의사 결정 분석에 중점을 둡니다.
큰 데이터는 모든 업종에 적용할 수 있으며, 사람들이 수집한 대량의 데이터를 분석하고 정리하여 정보의 효과적인 활용을 실현할 수 있다. 이 전공을 예로 들어 봅시다. 예를 들어 젖소의 유전자 수준에서 우유 생산량과 관련된 주요 유전자를 찾으면 먼저 젖소의 전체 게놈을 스캔할 수 있다. 우리는 이미 모든 표형 정보와 유전 정보를 얻었지만, 데이터 양이 어마하기 때문에 주요 유전자를 분석하고 발굴하는 데 큰 데이터 기술이 필요하다. 예가 많다.
전반적으로 큰 데이터는 새로운 시스템, 새로운 도구, 새로운 모델을 사용하여 발굴함으로써 통찰력과 새로운 가치를 얻을 수 있는 거대하고 동적이며 지속 가능한 데이터입니다. 이전에는 방대한 데이터에 직면하여 우리는 맹목적으로 볼 수 있었기 때문에 사물의 진정한 본질을 이해할 수 없었기 때문에 과학 업무에서 잘못된 추론이 나올 수 있었다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 모든 진실이 우리 앞에 나타날 것이다.