一、商业智能的理解
商业智能代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和。商业智能，是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。对该定义的正确解释，从四个层面展开：
1、数据分析层面
是一系列算法、工具或模型。首先获取与所关心主题有关的高质量的数据或信息，然后自动或人工参与使用具有分析功能的算法、工具或模型，帮助人们分析信息、得出结论、形成假设、验证假设。
2、信息系统层面
称为商业智能系统（BI System）的物理基础。表现为具有强大决策分析功能的单独的软件工具和面向特定应用领域的信息系统平台，如SCM、CRM、ERP。与事务型的MIS不同，商业智能系统能提供分析、趋势预测等决策分析功能。
3、战略层面
将信息或知识应用在提高决策能力和运营能力上；企业建模等。商业智能的战略层面是利用多个数据源的信息以及应用经验和假设来提高企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。它通过对数据的获取、管理和分析，为贯穿企业组织的各种人员提供信息，以提高企业战略决策和战术决策能力。
4、知识发现层面
与
数据分析层面一样，是一系列算法、工具或模型。将数据转变成信息，而后通过发现，将信息转变成知识；或者直接将信息转变成知识。
二、商业智能具备的功能模块
1、数据仓库
高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库和分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器，能够很好地支持容灾和备份方案。
2、数据ETL
数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源、多格式数据文件、多维数据库等）的数据组织，要求能自动地根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。
3、数据统计输出（报表）
报表能快速地完成数据统计的设计和展示．其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好地输出给其他应用程序或者Htmf形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动地完成输出内容的发布。
4、分析功能
可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预辩或者趋势分析等。要支持多维度的OLAP，实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等，以帮助做出正确的判断和决策。
三、商业智能的重要性
商业智能通过在其业务环境中显示当前和历史数据，帮助人们做出更好的业务决策。它提供了性能基准，使业务运行更顺畅，更高效。它可以帮助人们发现市场趋势，增加销售额或收入。有效地使用它甚至可以帮助合规和招聘工作。通过商业智能可以改善业务的任何方面。数字化转型创造了大量信息，并没有放慢速度。数据无处不在，而且现在已经深深扎根于各种规模的组织的业务流程中。现在，每个人都希望能够访问和使用新信息来为日常决策提供信息，并解决他们对新的追求途径的商业好奇心。商业智能如何帮助企业：确定增加利润的领域或方法；分析客户行为；将数据与竞争企业进行比较；跟踪公司业绩；优化公司运营；预测新企业的成功；确定市场趋势；识别任何业务问题。
四、实现商业智能的三个层次
1、数据报表
数据报表是最初级的，它将企业的业务经营常规信息提炼出来，形成周期性的报表，结果形式比较固定，但是开发简单，底层数据存储要求不高，关系型数据库即可。
2、数据分析
多维数据分析是中级的，它将企业的业务信息做成数据cube(即数据矩阵)，供希望从不同维度了解业务情况的人员使用，它的结果形式灵活，支持自定义报表形式，开发上有一定难度，需要增加很多数据说明规则，否则数据进行汇总时容易造成错误，底层数据存储首选列式数据库（例如clickhouse），数据量不大的话关系型数据库也可以。
3、数据挖掘
数据挖掘是高级的，它是通过将数据仓库中的历史数据清洗，并基于一定的统计学的规则和数据挖掘算法，梳理出数据之间的关系或隐藏的信息，以供支持更高级更智能的决策，它的结果形式更加灵活，应用场景也更加多样化，推荐算法，人工智能，都可以说是其中的分支。
