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•BI概述与背景•BI核心技术组件•BI实施方法论与流程目•BI在各行业应用案例分享•BI挑战及未来发展趋势录01BI定义及发展历程BI定义发展历程BI在企业中应用价值提高决策效率优化业务流程增强市场竞争力市场需求与趋势分析市场需求趋势分析02数据集成数据存储数据管理030201数据预处理关联规则挖掘分类与预测联机分析处理技术多维数据分析数据钻取与聚合实时数据分析可视化展现技术数据可视化利用图表、图像、动画等可视化手段，将数据以直观、易懂的形式展现出来。
交互式操作提供丰富的交互式操作功能，如拖拽、缩放、筛选等，方便用户对数据进行探索和分析。
定制化展现支持根据用户需求定制个性化的数据展现形式，满足不同用户的分析需求。
03明确项目目标和范围确定项目目标明确BI项目的业务目标，如提升销售额、优化运营流程等。
定义项目范围明确项目的涉及范围，包括数据源、分析维度、报表需求等。
评估项目资源对项目所需的人力、物力、时间等资源进行评估和规划。
从各种数据源中收集所需数据，包括数据库、文件、API 等。
数据收集数据清洗数据转换数据验证对数据进行清洗和处理，包括去除重复值、处理缺失值、异常值处理等。
将数据转换为适合分析的格式和结构，如数据聚合、维度转换等。
验证数据的准确性和完整性，确保数据质量符合分析要求。
数据准备和预处理模型构建与优化选择合适的模型模型训练模型评估模型优化系统部署系统测试用户培训系统维护系统部署与测试04金融行业：风险管理与客户分析风险管理客户分析制造业：生产优化与供应链管理生产优化通过BI对生产线数据进行实时监控和分析，制造企业可以及时发现生产过程中的瓶颈和问题，调整生产计划和资源配置，提高生产效率和产品质量。
供应链管理BI技术可以帮助制造企业实现供应链的可视化管理，通过对供应链各环节的数据进行分析，优化库存管理和物流配送，降低运营成本。
零售业：精准营销与库存管理精准营销库存管理其他行业：教育、医疗等教育行业医疗行业通过BI工具对医疗数据进行分析，医疗机构可以提高诊疗效率和准确性，实现医疗资源的优化配置和患者满意度的提升。
BI商业智能系统简介一、BI简介BI即商业智能，是Business Intelligence的简称，将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技术。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→智慧”这一过程所运用的技术和方法。
二、BI的价值可以将大量的数据处理过程流程化，提升数据分析效率，节省业务和分析人员的数据处理过程；可以通过交互方式、让业务人员自己进行查询分析，极大地降低数据分析的门槛；可以做到数据实时分析，后续自动化更新。
三、BI的搭建企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。
业务还在发展阶段的初创型公司，数据少，不会投入过多的人力和资金成本。
中型公司（1000人以内），会采用些免费工具，结合某个具体场景上定向采购方式实现。
因为一套BI系统的搭建还是相当消耗人力和时间的。
中大型公司（1000-2000），一般考虑自研+采购，并给自研预留一定的时间，逐步过渡到自己的系统上。
而大型公司，肯定自研了，甚至他们还会对外赋能，进行SaaS服务。
关于采购三款老牌的国外BI产品：Tableau、PowerBI、Qlik，三款国内认知度较高的BI产品：帆软、观远数据、永洪。
可分为免费和付费两大阵营。
免费阵营为首的是PowerBI，付费阵营为首的是Tableau。
关于自研OLAP联机分析处理技术多应用于BI搭建。
它可以从多个角度对数据进行分析和数据挖掘，用于多维数据查询和报表处理的需求。
四、BI的产品体系可以分为4个层面。
数据源（行为数据、日志数据、业务数据）；数据采集（数据中台）；数据加工（机器学习训练平台、用户画像构建系统、数据中台）；数据应用（push、BI、AI、人脸识别）。
五、BI的类型静态BI只提供静态的基础报表工具。
所有的报表要在需求沟通的阶段都明确好数据内容，在报表开发时写到程序里。
这个阶段的报表，只能起到描述业务的作用。
可视化BI在现代BI的多维数据模型基础上，通过符合直觉的软件界面交互，快速进行数据的探索和可视化分析。
BI商业智能系统建设方案(完整版)摘要本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，主要包括需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面。
需求分析在需求分析阶段，我们与客户进行了深入的沟通，确定了以下几个主要需求：- 数据抽取和集成：系统需要能够从多个数据源中抽取数据，并将其整合到一张数据表中。
- 数据预处理：我们需要对原始数据进行清洗、去重、拆分、合并等预处理工作，以确保数据的质量和准确性。
- 数据挖掘：通过数据挖掘技术，我们可以发掘数据中隐藏的模式、关联规则和趋势，从而为业务决策提供参考。
- 数据展示：将结果以可视化方式呈现，能够更好地帮助用户理解数据和发现问题。
系统架构我们的BI系统采用了典型的三层架构，包括数据仓库层、数据集成层和应用层。
- 数据仓库层：用于存储原始数据和预处理后的数据，我们采用了关系数据库来存储数据。
- 数据集成层：用于数据的抽取、清洗、转换和加载，我们采用了ETL工具来完成这些工作。
- 应用层：用于数据挖掘和数据展示，我们采用了现有的商业智能工具，如Tableau、Power BI等，并对其进行了定制化开发，以满足业务需求。
数据挖掘数据挖掘是BI系统的核心，我们采用了以下几种方法：- 分类和预测：通过分类和预测算法，对数据进行分类、预测和识别。
- 关联规则和聚类：通过关联规则和聚类算法，发现数据中的规律和模式。
- 决策树和神经网络：通过决策树和神经网络算法，实现数据的自动分析和决策。
我们将采用Python等开源工具和商业工具相结合的方式进行数据挖掘。
数据展示数据展示是BI系统的另一个重要方面，我们将通过以下方式展示数据：- 报表和仪表盘：通过可视化方式展示数据，以便用户更好地理解数据、发现问题和做出决策。
- 数据挖掘模型：将数据挖掘模型集成到系统中，并允许用户自主查询和分析数据。
总结本文介绍了BI商业智能系统的建设方案，从需求分析、系统架构、数据挖掘和数据展示四个方面进行了详细介绍。
BI工具即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。
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。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商业智能（BI）工具是利用一组方法和技术来准备，呈现和帮助分析数据的工具。
通过此过程，数据将转化为可操作的业务信息，帮助决策者和最终用户做出更有效的数据驱动决策。
商业智能使用的一套方法和技术根据解决方案的目的而广泛多样化。
有些工具专注于数据准备方面，可能包括ETL（提取，转换，加载）层，以更好地组织和利用数据。
有些工具专注于更广泛的企业使用，可能专注于数据混搭，以帮助企业根据来自不同部门系统的信息做出组织决策。
有些工具更侧重于自助服务功能和最终用户体验。
有些工具专注于支持其他应用程序的分析，这些工具专注于所谓的“嵌入式BI”或“嵌入式分析”，并包含各种附加功能，使其更易于集成到现有系统中。
BI工具不仅拥有让数据更容易被理解的魔力，更具有化腐朽为神奇，让数据分析更井然有序、一望而知的神奇作用。
Smartbi是全面的BI工具，基于统一架构实现查询、报表、自助分析、多维分析、仪表板、移动分析、数据采集、数据挖掘以及其他辅助功能，并且具有分析报告、结合AI进行语音分析等特色功能。
怎么选择BI工具？BI提供各种用例和用途。
因此，随着时间的推移已经开发的工具类型也变得专门化以最好地满足这些不同用例的需要。
还有各种各样的分析和统计方法，这些方法已根据用户的需求纳入解决方案。
以下是许多现代BI套件中使用的一些主要工具类型：企业报告，仪表板，自助BI，在线分析处理，实时分析，云BI，嵌入式BI，开源BI，预测分析等。
所有这些工具都以某种方式使用，以便以可用的方式为决策者可视化数据。
BI商业智能系统BI商业智能系统文档⒈介绍⑴概述本章节介绍BI商业智能系统的概念和目的。
⑵系统背景本章节介绍BI商业智能系统的发展背景和现状。
⒉系统架构⑴总体架构本章节介绍BI商业智能系统的总体架构，包括数据提取、数据处理、数据分析和信息展示等模块。
⑵数据流程本章节详细描述BI商业智能系统的数据流程，包括数据收集、数据清洗、数据存储和数据分析等过程。
⑶技术架构本章节介绍BI商业智能系统所采用的技术架构，包括数据库管理系统、数据挖掘算法和可视化工具等。
⒊功能模块⑴数据提取模块本章节介绍BI商业智能系统的数据提取模块，包括数据源的选择和数据抽取的方式等。
⑵数据处理模块本章节详细描述BI商业智能系统的数据处理模块，包括数据清洗、数据透视和数据转换等功能。
⑶数据分析模块本章节介绍BI商业智能系统的数据分析模块，包括数据挖掘、多维分析和预测模型等功能。
⑷信息展示模块本章节详细描述BI商业智能系统的信息展示模块，包括报表、仪表盘和数据可视化等功能。
⒋部署和维护⑴系统部署本章节介绍BI商业智能系统的部署过程，包括硬件环境的准备和软件安装等步骤。
⑵系统维护本章节详细描述BI商业智能系统的维护工作，包括数据维护、系统监控和性能优化等方面。
⒌法律合规⑴数据保护与隐私本章节介绍BI商业智能系统在数据保护和隐私方面应遵循的法律法规和最佳实践。
⑵知识产权本章节详细描述BI商业智能系统对知识产权的保护和合规要求。
附件：⒈数据库架构图⒉系统使用手册⒊报表样例法律名词及注释：⒈数据保护：指对个人数据进行合法、正当的处理并保护个人隐私的措施。
⒉隐私：指个人信息在存储、处理和传输过程中的保密与安全性。
⒊知识产权：指人们在创造性活动中得出的独特、新颖并对社会有用的想法、发明、作品等的权益。
⒋最佳实践：指某一领域内被广泛认可为行业标准的方法或流程。
⒌合规要求：指符合法律法规和规章制度的要求，确保企业的经营活动合法、合规。
商业智能（BI）介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业发展的核心资产。
如何从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持，成为企业面临的重要课题。
商业智能（BusinessIntelligence，简称BI）作为一种数据分析和决策支持技术，应运而生，并在全球范围内得到广泛应用。
本文将对商业智能的概念、发展历程、关键技术、应用领域及未来趋势进行介绍。
二、商业智能的概念商业智能，简称BI，是指通过收集、整合、分析企业内外部数据，为企业提供决策支持的一系列技术、工具和方法。
BI的目标是从大量数据中提取有价值的信息，帮助企业实现业务优化、提高运营效率、降低成本、提升竞争力。
三、商业智能的发展历程1.数据报表阶段：20世纪80年代，企业开始使用电子表格和数据库技术数据报表，为管理层提供数据支持。
2.数据仓库阶段：20世纪90年代，数据仓库技术逐渐成熟，企业开始构建数据仓库，实现数据的集中存储和管理。
3.商业智能阶段：21世纪初，商业智能技术得到广泛关注，各种BI工具和平台应运而生，帮助企业实现数据的深入分析和挖掘。
4.大数据时代：近年来，随着大数据技术的发展，商业智能开始融合大数据技术，实现对海量数据的实时分析和处理。
四、商业智能的关键技术1.数据仓库：数据仓库是商业智能的基础，用于存储和管理企业内外部数据。
数据仓库采用星型模型或雪花模型进行设计，以适应不同场景的数据分析需求。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户，提高数据可读性和易理解性。
数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
4.在线分析处理（OLAP）：在线分析处理是一种多维度数据分析技术，支持用户对数据进行切片、切块、钻取等操作，以满足不同分析需求。
5.云计算：云计算技术为商业智能提供了强大的计算能力和存储空间，使得企业可以快速搭建和部署BI系统。
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
BI（商业智能）的三个层次--企业级BI的新诠释企业信息化在中国发展了20多个年头，基本经历了三个阶段。
第一个阶段是以财务软件为核心的企业电算化阶段；第二个阶段是以企业进、销、存的计划和控制为核心的企业资源计划阶段；第三个阶段是以企业数据智能分析为核心的企业精细管理信息化阶段。
这三个阶段是和中国企业本身的发展需求相适应的。
中国企业已经从粗放式管理的做大模式，逐渐过度到精细式管理的做强模式。
商业智能（BI）类的软件正是为企业精细式管理的做强模式提供了有效的信息化保证。
BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。
BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。
站在技术角度讲BI 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。
但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。
一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。
第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。
i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。
在做商业智能分析之前，我们要了解我们为谁分析和分析什么。
比如：企业要确定战略，我们就要有历史数据支撑我们的决策，我们需要先知道需要什么决策信息，这些决策信息是通过什么商业模型才能得到。
接下来再去从信息系统中挖掘这些数据，并通过模型计算得到这些决策信息。
这个基于BI的系统，叫DSS（数据决策支持系统）。
DSS为领导提供不同模式下的商业价值分析。
比如：在人力资源系统中企业需要找到与战略相匹配的人才，就需要先建立人才筛选模型，确定战略人才有什么特征，然后通过数据挖掘，把企业的战略人才找出来。
再比如：在销售管理系统中企业需要找到有价值的客户群，就需要建立客户价值模型。
商业智能BI介绍商业智能（BI）介绍商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过数据分析和数据可视化等手段，帮助企业从大量数据中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和战略制定的过程。
BI系统将各种数据源整合在一起，利用分析工具和可视化技术，帮助企业高效地获取、分析和呈现数据，为决策者提供全面和准确的信息。
商业智能的特点1. 数据集成：商业智能系统能够将来自不同数据源的数据整合在一起，实现数据的一体化管理与分析。
2. 数据分析：商业智能系统提供了多种分析工具和算法，能够对数据进行多维度、多角度的分析，发现数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化：商业智能系统通过图表、仪表盘等可视化方式，将数据转化为直观、易于理解的形式，帮助用户快速获取信息和洞察。
4. 决策支持：商业智能系统为企业决策者提供准确、及时的数据分析结果和洞察，帮助其做出明智的决策，并制定可行的战略。
商业智能的核心功能1. 数据仓库（Data Warehouse）：商业智能系统以数据仓库为基础，整合来自不同数据源的数据，并进行数据清洗和预处理，以提供高质量的数据。
2. 数据分析（Data Analysis）：商业智能系统提供了各种数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，帮助用户发现数据之间的关联和隐藏的信息。
3. 数据可视化（Data Visualization）：商业智能系统能够将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，帮助用户直观地理解数据。
4. 报表与仪表盘（Reports & Dashboards）：商业智能系统能够各种报表和仪表盘，帮助用户将数据呈现给决策者，以支持决策和沟通。
5. 查询与导航（Query & Navigation）：商业智能系统提供了强大的查询和导航功能，使用户能够灵活地获取和分析数据。
6. 预测与模拟（Forecast & Simulation）：商业智能系统可以基于历史数据和算法模型，进行数据预测和模拟，帮助企业做出未来的决策。
BI - Business Intelligence 简介(简版)商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence的缩写。
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的概念最早在1996年提出。
当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能(BI)选型手册（简版）1、前言互联网时代企业数据呈现爆发式增长，全面考验着企业的数据处理和分析能力。
面对大容量、多样性、高增长的数据很多企业往往无所适从，除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值，大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战。
然而数据已经渗透到了企业内外各个层面，因此想要从庞大的企业数据中“掘金”就必须有信息化应用强有力的支撑。
近年来大数据、云计算、移动应用、社交等新兴技术风靡全球，技术的创新以及环境的成熟给予了企业在信息化应用上更多元化的选择。
随着中国制造企业信息化应用的不断深入，在寻求业务管理精益的同时，信息化对于决策的支撑、对于市场前沿的洞察力成为了越来越多企业深化应用的方向。
根据Gartner数据，2013年全球商务智能(Business Intelligence, BI)与分析软件(包括BI平台，企业绩效管理CPM套件，分析应用和先进的分析方法)营收总计达到144亿美元，与2012年的133亿美元相比，增长8%。
2013年中国区商务智能与分析软件总营收达到11亿7千580万元，较2012年增长13.5%。
2014年以来，商务智能进入了一个基础性变革阶段，根据Gartner 2015年BI魔力象限研究报告显示，商业智能分析市场正处于全面过渡时期。
大多数公司都在选择新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。
尽管市场增幅放缓，但是多年来企业需求一直维持稳定。
目前中国BI市场仍然存在很多不明朗的因素，技术层面也有很多混沌之处，细分市场的发展趋势也存在很大的差异，随着大数据、移动等应用的普及，以及海量的数据都加速了BI的变革。
因此，企业在选择BI产品的时候亟需梳理出清晰的思路，找到满足需求的合适产品。
为此，e-works本着客观、中立、公正的原则，发布商业智能(BI)选型手册，分析BI软件选型的要点及步骤，介绍主流BI软件的核心功能和产品特点，为广大企业进行BI软件选型提供指南。
2、商业智能(BI)概述2.1 BI的内涵来自维基百科的解释是：“商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
” BI并不是近年才有的新兴名词，早在1996年Gartner Group的霍华德·雷斯内尔(Howard Dresner)就已经提出，并定义其为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及应用。
在了解概念的同时必须正确理解商业智能的内涵，e-works认为，BI的内涵在于回顾过去、总结现在和展望未来。
即首先要告诉企业管理者已经发生了什么事情?结果如何?其次会告诉管理者产生这些结果的具体原因是什么，该采用何种策略解决?再则是告诉管理者企业在可预见的将来会发生什么?于此同时还能实时的告诉管理者企业正在发生什么事情，完成的进度情况如何，是否实现了既定目标，是否需要及时调整策略?只有明确了这些问题才能从根本上理解BI。
2.2 BI的价值经过多年信息化的推进，企业内部积累了各种来自不同业务部门的数据。
这些庞杂的数据给企业带来了很大的困扰：企业数据爆发式井喷，数据存储的硬件成本造成IT负累;数据存储在不同的应用系统中，孤岛问题严重;异构系统加大了数据获取、管理、分析的难度;企业数据类型复杂多样，多为非结构化数据，管理和挖掘的难度大;传统老旧的数据展现形式无法适应现代化企业管理要求;企业战略性调整缺乏有力的数据支持。
尽管不断增加的数据给企业的管理造成了不小的困扰，然而最核心的问题则是在于这些错综复杂的数据还不都能称之为信息，不能为企业所用。
身处激烈竞争环境的企业面对海量的数据以及日益增加的数据管理成本，更希望能够发现数据的商业价值。
BI软件的价值在于其通过技术手段从企业各个应用系统的庞杂数据中提取出有用的数据并进行科学的整理，以保证数据的正确性和一致性，并同过透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，的过程，合并到一个部门数据集市或企业的数据仓库中，在此基础上利用合适的BI工具, 针对不同需求进行多维数据分析和挖掘，并通过可视化手段将结果定期或实施展示给相关人员，最终为企业决策提供支持，达到协助企业创收增利、规避风险、提升效能和竞争力的目的。
2.3 BI的关键技术及功能BI关键技术商业智能的关键技术主要包括：数据仓库(数据集市)、数据挖掘、ETL(数据的提取、转换与加载)、联机分析处理 (OLAP)、数据可视化技术等。
数据仓库(数据集市)数据仓库(Data Warehouse)之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义：“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
”数据仓库技术是为了有效的将数据集成到统一的环境中以提供决策型数据访问，因此在BI的实施过程中，大量来自企业各种管理系统的数据需要搜集和整理，需要数据仓库技术的支持。
面向主题。
数据仓库中的数据是按照一定的主题或者说决策支持的需求点进行组织的，一个主题通常与多个操作型信息系统相关;数据集成。
数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后进入数据仓库;相对稳定。
数据仓库是不可更新的且随时间而变化的，稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
数据挖掘数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。
作为一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
ETL透过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)即ETL。
作为BI/DW(Business Intelligence)的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
在企业实施BI的过程中，ETL面临的最大挑战是接收数据时其源数据的异构性和低质量。
联机分析处理 (OLAP)联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
数据可视化技术数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
其基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
在实际的商业智能应用中常常以图形、图像、虚拟现实等易为人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势，以便更好地利用所掌握的信息资源。
数据可视化的工具主要是报表类(如JReport，Excel，水晶报表等)和BI分析工具(如BO，BIEE等)。
BI功能BI软件的最大功能就是通过对数据的分析为决策支持提供帮助。
Ganter曾经定义过BI应用的20个功能点，包含BI架构、元数据管理、基层Web服务、开发环境、可视化开发环境、数据迁移、业务规则、协同工作流、报表、仪表盘、查询发布、实时或基于时间的数据获取、高级分析和数据挖掘等。
经过综合的分析e-works总结认为一个典型的BI产品应该具备的功能点主要包括以下几个方面：数据管理能从不同的异构系统中获取有价值的数据，并能轻松实现数据的查询、归集和输出，实现对企业数据的科学管理。
数据分析充分利用OLAP，Legacy等数据分析技术实现对数据价值的呈现，为企业决策提供数据支撑。
集成与开发系统在具备典型架构的基础上，具有灵活的系统开发和集成性能。
在架构、元数据管理、数据迁移、规则流程等都能进行个性化的开发，并能实现同其他功能的高效集成。
可视化的数据展示系统具备报表、仪表盘、实时数据展示等可视化功能，并根据个性化需求提升可视化展示的客户体验。
其他个性化功能点针对不同企业不同的业务决策需求开发出的一些个性化功能点。
图1 典型BI系统架构BI与BA、绩效管理业务分析≠商业智能，BA(Business Analysis)即业务分析，核心功能是帮助企业了解现状并能预测未来。
企业绩效管理(EPM，Enterprise Performance Management)主要针对一致的、可识别的KPI(关键绩效指标)，对业务绩效进行衡量和分析，以支持业务绩效的分析与管理，以业务流程改进为核心，指导用户完善决策过程，使战略执行更加有效。
EPM主要是连接战略到计划到执行的过程，监控财务和运营结果与目标的差异并提供分析，驱动企业范围的绩效改善。
BI则是实现监控、发现、集成、分析、计算、报表、指导、模型、可视化、预测、预警、驱动行动等。
因此，可以理解为BI是EPM的分析平台，两者在应用领域、功能划分、系统构造上都有明显的差异。
图2 BI与BA、绩效管理3、商业智能(BI)技术发展趋势3.1 移动BI移动BI(Mobile Business Intelligence) 是指通过使用移动终端设备，使得用户能够随时随地获取所需的业务数据及分析展现，完成独立的分析与决策应用，实现决策分析无处不在的实时动态管理。
随着移动应用的普及，企业对于管理软件可“移动”的需求增长迅速，用户逐渐希望通过智能手机等移动设备提交数据，并获取分析报告，实现无处不在、无时不在的实时动态管理，这将给传统BI带来巨大的飞跃。
尽管BI厂商对于移动BI的呈现形式等方面技术还不够成熟，但是移动BI是不可回避的发展趋势。
3.2云计算BI云计算近年来可谓风生水起，但BI领域却鲜有见到云的痕迹，原因是多方面的。
但是今年几大主流厂商都在云BI上有了或大或小的动向，这也充分说明BI市场已经开始接纳云，其中很大一部分原因在于经过长期探索，BI市场已经非常成熟，BI作为基础应用已经达到了临界点。
