BI商業(yè)智能是一個(gè)包含信息管理基礎(chǔ)架構(gòu)的平臺，通過分析應(yīng)用為企業(yè)的商業(yè)策略和績效管理提供支持，并可以對人員和流程進(jìn)行一定的管控。

從系統(tǒng)的角度來看，商業(yè)智能的過程起始于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)收集，提取有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理以保證數(shù)據(jù)的正確性，加工后的數(shù)據(jù)經(jīng)過轉(zhuǎn)換、重構(gòu)存入數(shù)據(jù)倉庫成為實(shí)體信息，對這些實(shí)體信息進(jìn)行查詢、挖掘、分析和評估等操作，使其成為輔助決策的知識并呈現(xiàn)在最終用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩魶Q策?？梢钥闯?，企業(yè)信息化是商業(yè)智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，商業(yè)智能最大程度地利用了企業(yè)信息化中各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，將企業(yè)日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整理為信息，逐步升華為知識，從而為決策者提供最大力度的支持。

對于企業(yè)商業(yè)智能系統(tǒng)建立的層面，國內(nèi)領(lǐng)先的BI系統(tǒng)提供商博易智軟介紹到，構(gòu)建一個(gè)完整的商業(yè)智能系統(tǒng)涉及到以下四種核心技術(shù)：

①數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、連續(xù)的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程，是商業(yè)智能的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫能夠從容量龐大的業(yè)務(wù)處理型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，處理、轉(zhuǎn)換為新的存儲格式;

②數(shù)據(jù)獲取。數(shù)據(jù)獲取負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。BI-Pilot的數(shù)據(jù)獲取的方式將采用ELT的方案來實(shí)現(xiàn)，ELT僅抽取和裝載數(shù)據(jù)，跳過了轉(zhuǎn)換過程。可以在短時(shí)間內(nèi)抽取和加載海量數(shù)據(jù)，提高ELT數(shù)據(jù)量和縮短抽取/加載時(shí)間窗口。針對數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換將在數(shù)據(jù)倉庫中完成。

③聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)。Bi-Pilot分析服務(wù)器是用于聯(lián)機(jī)分析處理 (OLAP)的中間服務(wù)器，提供了對數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的快速訪問。通過在多維結(jié)構(gòu)中對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、匯總、組織和存儲，可以對最終用戶查詢做出快速響應(yīng)。Bi-Pilot分析服務(wù)器可以構(gòu)造用于分析的數(shù)據(jù)多維數(shù)據(jù)集，同時(shí)還提供對多維數(shù)據(jù)集信息的快速客戶端訪問。Bi-Pilot分析服務(wù)器將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織成包含預(yù)先計(jì)算聚合數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集，以便為復(fù)雜的分析查詢提供快速的結(jié)果。

④數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘即數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是一個(gè)在數(shù)據(jù)中提取出有效的、新穎的、有潛在實(shí)用價(jià)值和易于理解知識模式的高級過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以企業(yè)擁有的大量數(shù)據(jù)為對象，通過抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等數(shù)據(jù)處理方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與趨勢，探尋出其中的業(yè)務(wù)規(guī)律和模式，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中存儲多維數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)。以標(biāo)準(zhǔn)化 XML 格式的形式存儲數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)抽取接口。

其中聯(lián)機(jī)分析處理側(cè)重于與用戶的交互、快速的響應(yīng)速度及提供數(shù)據(jù)的多維視圖，而數(shù)據(jù)挖掘則注重自動發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和有用信息。