商業智能，這個21世紀的時代寵兒隨著信息化的發展風靡全球。追溯起源，它卻不是如孫悟空般從石頭里蹦出來橫空出世的。
學界已公認，赫伯特西蒙對決策支持系統的研究，是現代商務智能概念最早的源頭和起點。1973年，因為對人工智能輔助決策的貢獻，他獲得了計算機學界的最高獎項，圖靈獎；1978年，他又因為對“商務決策過程”的出色研究戴上了諾貝爾經濟學獎的桂冠。
1970年，IBM的研究員埃德加-科德（Edgar Codd）發明了關系型數據庫，解決了此前網絡型數據庫結構復雜多變、不易開發的困難，使軟件開發人員取得了前所未有的自由度。此后，大型信息系統的應用一日千里、遍地開花。
20世紀70年代，麻省理工學院的研究人員第一次提出，決策支持系統和運營系統截然不同，必須分開，這意味著決策支持系統要采用單獨的數據存儲結構和設計方法。
1983年，Teradata公司利用并行處理技術為美國富國銀行（WellsFargo Bank）建立了第一個決策支持系統。
1988年，為解決企業集成問題，IBM公司的研究員Barry Devlin和Paul Murphy創造性的提出了一個新的術語：數據倉庫（DataWarehouse）。
1992年，比爾。恩門（Bill Inmon）出版了《如何構建數據倉庫》一書，第一次給出了數據倉庫的清晰定義和操作性極強的指導意見，真正拉開了數據倉庫得以大規模應用的序幕。
1993年，拉爾夫。金博爾（Ralph Kimball）這位畢業于斯坦福計算機系的博士，也出版了一本書：《數據倉庫的工具》（The Data Warehouse Toolkit），拉爾夫。金博爾在書里認同了比爾。恩門對于數據倉庫的定義，但卻在具體的構建方法上和他分庭抗禮。
2000年，數據倉庫技術全面成熟。
數據倉庫出現以后，活躍在前沿的科學家一下子找到了自己的專屬“陣地”，商務智能的下一個產業鏈：聯機分析，如水到渠成般迅速形成。數據倉庫開始散發真正的魅力。
1989年，數據挖掘技術興起。這一年，圖靈獎的主辦單位計算機協會（ACM， Association of ComputingMachinery）下屬的知識發現和數據挖掘小組（SIGKDD）舉辦了第一屆學術年會、出版了專門期刊。此后，數據挖掘被一直追捧，成為炙手可熱的話題，并如火如荼的發展，甚至成為一門獨立的學科走進了大學課堂，不少大學，還先后設立了專門的數據挖掘碩士學位。
1989年，著名的高德納IT咨詢公司（Gartner Group）為業界提出了商務智能的概念和定義，商務智能，指的是一系列以數據為支持、輔助商業決策的技術和方法。商務智能在這個時候完全破繭而出，不是歷史的巧合，因為正是數據挖掘這種新技術的出現，商務智能才真正有了“智能”內涵，這也標志著其完整產業鏈的形成。
進入21世紀以來，風生水起，新的技術浪潮又使商務智能的產業鏈條向前延伸了一大步：信息可視化。
可視化技術的出現，使商務智能分析的產業鏈形成了一個從數據整合、經數據分析、數據挖掘、到最后數據展示的完整閉環。商務智能的這四個產業鏈，獨立性都很強，具體到特定的商務智能產品，也不是每一環節都缺一不可的。但隨著數據量的增大，每一環節都可能變得相當的復雜。
商務智能的歷史，是一個漸進的、復雜的演進過程，至今為止，它的內涵和外延，還處于動態的發展之中。它的各個產業環節，都有不斷豐富擴大的趨勢。特別是作為其“智能靈魂”的數據挖掘技術，潛力非常巨大，可以預見，將對人類社會的發展產生深遠的影響。
如德魯克所說，二十一世紀的競爭，是知識生產率的競爭。以知識發現為使命的商務智能，必將成為知識時代的競爭利器。
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