電子商務在已經在企業中得到了應用，隨著信息量的不斷增長，信息的復雜性也越來越高。現在的企業不僅要求對數據的基本處理還要求通過數據處理能夠得到其隱含的信息，從而可以幫助企業預測行業的未來走勢。商業智能系統把數據庫、數據倉庫和數據挖掘等集于一體，將企業系統中有價值的數據提取出來，存放在數據倉庫中，對這些數據進行分析和處理，從中提取出有用的信息，為管理者提供決策上的技術支持。
1 商業智能的定義
Gartner Group將商業智能定義為由數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘等部分組成的、幫助企業進行決策的技術及其應用。商業智能的實現是以計算機多種信息技術為基礎的，它把數據倉庫技術、OLAP技術、網絡技術等理論和技術融合在企業業務系統基礎中。其工作原理是把來自企業中有用的大量數據，進行清理以保證數據的正確性，然后經過抽取、轉換和裝載過程，整合到一個大型的數據倉庫中，得到一個全局視圖，利用合適的查詢和分析對數據進行處理，提煉出有用信息，為管理者提供決策幫助，改善商業決策水平，增強企業競爭力。
2 商業智能的體系結構
商業智能系統的體系結構主要由數據源、ETL、數據倉庫和數據分析及展現等四部分構成。數據流通過外部異構數據源進入ETL過程，在ETL過程后被存入數據倉庫，用OLAP模型加以分析和查詢，從而得出用戶所需要的數據信息。研究商業智能系統的體系結構有助于加強商業智能系統在企業中更加普及的運用，促進商業智能的快速發展。
外部數據源的主要來源是企業各個應用系統產生的數據也可以是外部數據，選擇出有代表性的數據進入系統。ETL技術是指對從外部進入的數據進行清洗、校驗、轉換、加載濾掉不需要的源數據，并校驗數據正確性和完整性，然后將數據的格式和類型轉換成所結構需要的類型，最后進行數據加載。
3 商業智能的關鍵技術
商業智能的關鍵技術主要包括數據倉庫技術、聯機分析處理技術和數據挖掘技術。所謂數據倉庫技術是指為實現商業智能從企業中獲取大量數據，并對其進行處理，建立以實現某些功能為目的的數據倉庫。這個數據庫一方面是存儲的數據量比較龐大，另一方面是數據倉庫的性能要比較全面，不僅能夠支持現在企業數據的存入和取出，也應該能夠應對隨著企業的發展數據可能發生的各種變化隨之帶來的各種可能性的改變。這樣對數據信息提取和發現可以提供更大的空間。
聯機分析處理技術是以大量數據為基礎，針對某商業問題建立模型，然后對數據進行分析。它可以建立多維數據，多維數據建立后用戶可以從多個角度進行分析，從而可以多方面的掌握數據分析所帶來的信息，它還可以對數據倉庫中的數據進行在線分析，使管理者能輕松的自主的掌握商務數據，是大量商務數據的分析變得簡單高效，這也是商業發展所要求的。
數據挖掘技術可以從數據庫、數據倉庫以及其他一些信息存放庫中通過分類預測、關聯技術、數據抽取等方式挖掘出大量隱蔽的、以前不知道的但是對決策具有幫助作用的信息。是決策者能夠在第一時間內掌握商業發展的方向和動態，為企業進行的決策提供正確的引導。商業智能系統通過數據倉庫技術、聯機分析處理技術和數據挖掘技術得出被企業有效利用的信息和數據，可以更準確更快速的對企業提供決策支持。
4 商業智能的意義
隨著電子商務在我國的逐步發展，商業智能依附在電子商務中，從而商業智能也在逐步的發展。我國各大型企業都有大量操作性數據累積的現象，商業智能在我國將會得到更廣泛的應用。商業智能的目的是將工作人員從繁重的數據處理工作中解脫出來，使他們能有更多的精力去研究更加深奧的問題，提高了工作人員的工作效率，用系統軟件進行數據處理也避免了人工處理帶來的錯誤使信息更為準確；使企業管理者能夠很簡單方便的找到企業決策的過程中所需要的信息，為企業者進行決策起到了積極的支持作用。
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本文標題：商業智能BI的概念及發展意義
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