大数据通过提供更大、更多样化的数据集进行分析，极大地增强了商业智能（BI），从而实现更深入的洞察和更准确的决策。传统 BI 工具通常依赖于数据库或电子表格中的结构化数据，但大数据技术使组织能够处理非结构化数据（例如社交媒体帖子、传感器日志或视频内容）以及结构化数据源。例如，一家零售公司可能会将销售记录与网站点击流数据和客户服务聊天日志结合起来，以识别购买行为模式。Apache Hadoop 或基于云的数据仓库（例如 Snowflake）等工具支持可扩展的存储和处理，而 Apache Spark 等框架则促进实时或批处理分析。这种扩展的数据范围使企业能够发现以前不可见的关联性。
大数据还改进了 BI 系统中的预测性和指导性分析。通过将机器学习 (ML) 模型应用于大型数据集，开发人员可以构建预测趋势或推荐行动的系统。例如，一家物流公司可能会使用历史运输数据、天气报告和交通更新来预测送货延迟并主动重新规划卡车路线。TensorFlow 或 scikit-learn 等 Python 库等平台让开发人员能够训练可直接与 BI 仪表盘（例如 Tableau 或 Power BI）集成的模型。这些模型可以自动化洞察——例如根据使用模式标记高风险客户——从而使分析师能够专注于战略决策，而不是手动数据探索。这种从被动分析到主动分析的转变是大数据驱动型 BI 的一个关键优势。
然而，将大数据与 BI 集成也带来了挑战。随着数据集规模和多样性的增长，数据质量和治理变得至关重要。例如，合并来自 CRM 系统、社交媒体和第三方 API 的客户数据可能需要清理不一致的格式或解决重复条目。开发人员还必须优化管道性能——使用 Apache Kafka 等工具处理流数据或使用 Apache Airflow 进行工作流编排——以确保及时处理。此外，扩展基础设施以处理大型数据集可能会增加成本，尤其是在云环境中。尽管存在这些障碍，大数据与 BI 的结合使组织能够通过利用全面、最新的信息来做出更快、数据驱动的决策。