第三，技术标签。BI的技术标签包括ETL、数据仓库、OLAP、可视化报表。大数据的技术标签则包括Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、流处理等。随着时代的变革与技术的迭代，BI经历了多次优化和变革，新型BI被赋予更多“大数据”潜能，既满足海量实时数据分析，也满足决策型的业务分析。
目前厂商推出一站式大数据分析平台，基本上都是大数据与BI相结合的产物，既解决了大数据和BI之间如何取舍的问题，还融入了AI增强功能。比如亦策观数台就是新一代增强智能协同BI平台，不仅全面支持中文自然语言查询，还能让用户在所有可视化、图表、图形和其他对象中进行选择，并可以使用全局搜索来表现数据、关联和分析。
因此，对于BI、大数据和AI之间的关系，可以理解为，大数据是AI场景应用的重要基础，而AI是大数据的应用的重要领域。大数据的重要价值体现：一是人工智能产品，为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。二是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。SEW-EURODRIVE GEAR MOTOR 7.5RPM 15RPM KHF SERIES KHF77
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