事實上，如果企業要做數據分析，商業智能BI和數據倉庫二者缺一不可，二者相輔相成。那么，既然兩者都需要，是不是先建立數據倉庫，再做商業智能BI？
商業智能BI的概念
商業智能(Business Intelligence)是一種對商業信息進行收集、管理和分析的過程，它通常包括數據庫技術、數據倉庫(或數據場)、聯機分析處理(OLAP)等幾個方面，其實現涉及可視化、交互等動態分析型軟件。
各級別的管理人員都以數據倉庫為本，利用各種查詢分析工具(Query/ReportTools)、聯機分析處理(OLAP)或數據挖掘(Data Mining)工具以及決策者的行業知識，從數據倉庫中獲取有用的信息，從而幫助企業獲利，并提高生產力和競爭力。
BI項目帶有非常強烈的咨詢服務特性。是發現問題、找出規律、預測將來，發掘新知識新模式，達到真正的智能效果。
商業智能BI不是簡單的報表和漂亮的圖形，它主要考慮的是模型交付能力和工具軟件的開放性。面對海量數據，提高信息的利用率，快速、準確地找到所需信息，做出正確的決策，是商業智能BI發展的驅動力。硬件上的大容量存儲技術、并行處理器技術，軟件挖掘工具、數據倉庫環境的管理工具、Internet、大數據預處理等技術的成熟，以及國產化的擴展能力，使得商業智能再次成為各級管理組織研究和應用的熱點。
數據倉庫的概念
數據倉庫（Data Warehouse，簡稱DW）是一個面向主題的集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用于支持管理決策。數據倉庫為減少對業務數據庫的干擾，原則上要單獨建立。他借助于數據庫實現。如關系型數據庫，多維數據庫、內存數據庫等。數據倉庫的建立，有以下幾個主要方面工作：①業務數據進行整合，②主數據管理，③元數據管理，④數據質量管理，⑤數據清洗、轉換，⑥數據裝載，⑦分主題建模等，最終支持各級管理者的數據分析、業務預測、決策。
商業智能BI與數據倉庫的關系
數據倉庫是BI系統可能包含的其中一個組件。其概念是，大多數公司都會在不同的地方存儲數據：客戶數據庫、訂單數據庫、運輸數據庫等等。單獨查詢這些系統可能速度很慢，而回答關鍵業務問題可能需要以獨特的方式組合多個源的數據。數據倉庫基本上是復制所有的數據，并將它們保存在一個地方，從而簡化和加快數據的查詢和組合。無論哪一種BI項目，都需要從各級管理者的決策性思維出發，建立分主題的數據模型，從而形成數據倉庫，無論其存在形式如何，數據倉庫的分析思路必然貫穿于整個項目，并涵蓋各個層級的發展戰略和業務表單了，隨時納入的外部數據，保障決策的科學性與前瞻性，滿足決策的全過程。
所以，不能將數據倉庫單獨作為一個項目，因為在業務分析需求不確定的情況下建立數據倉庫，將會帶來巨大的風險。而且企業總有數據無法及時入數據倉庫，有很多暫時需要分析但又沒有放入數據倉庫的外部數據，同樣對分析決策起著重要作用。
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