商業智能字面意思是指公司通過數據的收集和處理，從數據提取有用的信息為公司作決策。從而讓公司的決策行為不那么盲目，有“智能”。
商業智能并不是獨立于其他技術單獨誕生，商業智能的基礎是數據積累。也就是
數據倉庫。所以在討論技術的時候Business Intelligence不常單獨拿出來說，BI必須有Data Warehouse為基礎才可實現。所以DW/BI這個叫法才比較常見。沒有可靠數據的BI根本就是面子工程。
DW/BI項目由于其直接服務于商業決策同時需要較強的技術支持，使其有一些特別的地方。DW/BI項目需要的業務和技術兩方面的知識才能完成。沒有業務的知識，項目只是IT部內部的練習賽，最終達不到業務的需求只是燒錢而已。
這樣看就會比較清晰DW/BI部門需要些什么樣的人。
首先是需求
需求永遠是最重要的（除了SAP之類的怪胎軟件以外，另述）。IT不重視需求就是內部過家家，對BI項目更是如此，因為BI項目直接服務于只懂業務不懂技術的決策層。
需求獲取這個活對人的要求高點，需要懂一些業務和項目需求的人員，同時他們要得到一些指導，在獲取需求的時候要更注意哪些問題讓后續的工作方便進行。這里一般需要各種模板來幫助收集數據，同時需要用戶大量時間的配合。用戶參與是必須的！
接著是數據建模
商業智能和以往系統的區別的精髓在于讓用戶能夠以接近自己思維的速度來探索數據，發現信息。用戶要可以隨意改變他們面前的數據形態，
報表系統即時從數據庫里獲取相應信息呈現在用戶面前。這一切的基礎在于數據建立起非常優秀的模型，這是非常關鍵的一環，數據模型的好壞直接決定了用戶能從數據庫里得到什么樣的信息，做出什么樣的決定。這里需要建模師。建模師的工作是建立在需求的基礎上，了解用戶一般工作流程和尋找的信息種類以后開始建模。在用戶的需求上更進一步得讓用戶獲得更多的自由，讓用戶完成以前不能想象的數據挖掘工作。BI是個新概念，所以并不能完全按照用戶的要求一板一眼，因為用戶并不知道什么是可能實現的。這需要建模師有點大局觀。
下面是數據收集，搬運，整理
這部分是純技術的工作，按前端人員的規劃搬運，整理數據，完成Extract，Transform and Load，傳說中的ETL。這是純技術的工作，但是決不能出錯的工作，數據出錯一切白搭。DW/
BI系統一旦失去用戶對其數據準確性的信心就完了。
數據整理的同時還需要報表開發
這里需要的是針對不同報表系統的開發人員，視公司用的報表系統而定。如果要設計Dashboard之類的報表，這里需要點視覺設計的能力。需要了解怎樣的設計才更容易讓不懂技術的人一眼之間就抓住重點。Dashboard并不是設計得越“漂亮”越好的。關鍵是用戶能否短時間內獲得信息作出判斷。
Lead
BI Lead不是個容易當的職位，BI Lead需要從技術到和業務員溝通全方位的溝通需要強大的能力。Lead應該把關注重點放在前端和用戶交互，獲取需求的部分。
高層支持
這里要說一個問題是BI項目不是一般的IT項目。 BI項目是非常敏感的，涉及大量數據的擁有權和閱讀權。BI項目往往因此吸引很多的資源投入，而這些資源就更吸引各方勢力搶奪資源。BI絕對不是個單純的IT項目，相反的是BI的重點在于業務，同時要小心公司內部政治。BI要讓客戶滿意需要非常多的業務知識。同時因為BI涉及大量資源投入和信息所有權，閱讀權的問題，BI項目絕對需要高層的支持，至少CIO級別。
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