一、商業智能的理解
商業智能代表為提高企業運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件的總和。商業智能，是幫助企業提高決策能力和運營能力的概念、方法、過程以及軟件的集合。對該定義的正確解釋，從四個層面展開：
1、數據分析層面
是一系列算法、工具或模型。首先獲取與所關心主題有關的高質量的數據或信息，然后自動或人工參與使用具有分析功能的算法、工具或模型，幫助人們分析信息、得出結論、形成假設、驗證假設。
2、信息系統層面
稱為商業智能系統（BI System）的物理基礎。表現為具有強大決策分析功能的單獨的軟件工具和面向特定應用領域的信息系統平臺，如SCM、CRM、ERP。與事務型的MIS不同，商業智能系統能提供分析、趨勢預測等決策分析功能。
3、戰略層面
將信息或知識應用在提高決策能力和運營能力上；企業建模等。商業智能的戰略層面是利用多個數據源的信息以及應用經驗和假設來提高企業決策能力的一組概念、方法和過程的集合。它通過對數據的獲取、管理和分析，為貫穿企業組織的各種人員提供信息，以提高企業戰略決策和戰術決策能力。
4、知識發現層面
與
數據分析層面一樣，是一系列算法、工具或模型。將數據轉變成信息，而后通過發現，將信息轉變成知識；或者直接將信息轉變成知識。
二、商業智能具備的功能模塊
1、數據倉庫
高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫和分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器，能夠很好地支持容災和備份方案。
2、數據ETL
數據ETL支持多平臺、多數據存儲格式（多數據源、多格式數據文件、多維數據庫等）的數據組織，要求能自動地根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。
3、數據統計輸出（報表）
報表能快速地完成數據統計的設計和展示．其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好地輸出給其他應用程序或者Htmf形式表現和保存。對于自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動地完成輸出內容的發布。
4、分析功能
可以通過業務規則形成分析內容，并且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預辯或者趨勢分析等。要支持多維度的OLAP，實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鉆取等，以幫助做出正確的判斷和決策。
三、商業智能的重要性
商業智能通過在其業務環境中顯示當前和歷史數據，幫助人們做出更好的業務決策。它提供了性能基準，使業務運行更順暢，更高效。它可以幫助人們發現市場趨勢，增加銷售額或收入。有效地使用它甚至可以幫助合規和招聘工作。通過商業智能可以改善業務的任何方面。數字化轉型創造了大量信息，并沒有放慢速度。數據無處不在，而且現在已經深深扎根于各種規模的組織的業務流程中。現在，每個人都希望能夠訪問和使用新信息來為日常決策提供信息，并解決他們對新的追求途徑的商業好奇心。商業智能如何幫助企業：確定增加利潤的領域或方法；分析客戶行為；將數據與競爭企業進行比較；跟蹤公司業績；優化公司運營；預測新企業的成功；確定市場趨勢；識別任何業務問題。
四、實現商業智能的三個層次
1、數據報表
數據報表是最初級的，它將企業的業務經營常規信息提煉出來，形成周期性的報表，結果形式比較固定，但是開發簡單，底層數據存儲要求不高，關系型數據庫即可。
2、數據分析
多維數據分析是中級的，它將企業的業務信息做成數據cube(即數據矩陣)，供希望從不同維度了解業務情況的人員使用，它的結果形式靈活，支持自定義報表形式，開發上有一定難度，需要增加很多數據說明規則，否則數據進行匯總時容易造成錯誤，底層數據存儲首選列式數據庫（例如clickhouse），數據量不大的話關系型數據庫也可以。
3、數據挖掘
數據挖掘是高級的，它是通過將數據倉庫中的歷史數據清洗，并基于一定的統計學的規則和數據挖掘算法，梳理出數據之間的關系或隱藏的信息，以供支持更高級更智能的決策，它的結果形式更加靈活，應用場景也更加多樣化，推薦算法，人工智能，都可以說是其中的分支。
