這些系統的統一特點是：業務人員或者用戶對數據庫進行大量的增加、修改和刪除等操作，即聯機事務處理( Online Transaction Process，OLTP)。系統運行了一段時間以后，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。但是，在數據庫中分散、獨立存在的大量數據對于業務人員來說，只是一堆難以理解的數字。此時，如何把數據轉化為業務人員以及管理者能夠看懂的有用信息，充分掌握、利用這些信息，并且輔助決策，就是商業智能（BI）要解決的主要問題。
商業智能的實現有三個層次：數據報表、數據分析和數據挖掘。
數據報表
報表系統是BI的低端實現。用于把數據庫中存在的數據轉變為業務人員需要的信息。報表可以幫助用戶進行簡單的數據處理，告訴企業到底發生了什么，是企業管理的基本措施和途徑，也是實施商業智能BI戰略的基礎。傳統的報表系統技術上已經相當成熟，比如Excei、水晶報表和Reponing Service等都已經被廣泛使用。但是，隨著數據的增多，需求的提高，傳統報表系統面臨的挑戰也越來越多：
1、數據太多，信息太少。
2、難以交互分析。
3、難以挖掘出潛在的規則。
4、難以追溯歷史，形成數據孤島。
隨著時代的發展，傳統報表系統難以滿足日益增長的業務需求，企業期待著新的技術。數據分析和數據挖掘的時代正在來臨。然而，數據分析和數據挖掘系統的目的是帶給我們更多的決策支持價值，并不是取代數據報表。報表系統依然有其不可取代的優勢，并且將會長期與數據分析、挖掘系統一起并存下去。
數據分析
數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。先通過第一層的報表呈現，將很多業務運營情況直觀的反映出來，讓用戶可以直觀的看到在我們經驗之外的數據表現情況，然后對這些異常數據進行有目的的分析，通過相關聯的維度、指標使用鉆透、關聯等分析方式探索出可能存在的原因。數據分析主要幫助企業從數據事實中挖掘潛在的規律，最大化地發現數據價值。該階段主要讓企業及時感知當下發生的事件，以及探索其發生的原因。因此，需要運用大數據技術手段，傳統業務系統中獲取的各類數據進行實時采集和清洗，建立多層次的數學模型分析體系，進行多角度的解讀。
數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，重點是找到相關性和模式分析。它可以幫助企業預知未來發生的事情，預測和評估風險。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、經驗法則和模式識別等諸多方法來實現上述目標。它是一種更深層次的業務數據的主動設計和探索分析。這層分析的提出更加深入業務，圍繞一個一個業務分析場景展開，對業務的認知要足夠深。
市面上打著BI的旗號，實際卻只是單純報表工具的產品不少，給人造成一種BI就是一種比EXCEL更現代一些的數據工具。億信華辰作為國內最早的BI廠商，用自己的產品告訴用戶，BI不是簡單的數據工具，而是一套從數據整合、分析到輔助決策，完整的解決方案。
億信華辰是中國專業的智能數據產品與服務提供商，一直致力于為政企用戶提供從數據采集、存儲、治理、分析到智能應用的智能數據全生命周期管理方案，幫助企業實現數據驅動、數據智能，已積累了8000多家用戶的服務和客戶成功經驗，為客戶提供數據分析平臺、數據治理系統搭建等專業的產品咨詢、實施和技術支持服務。
