BI(Business Intelligence)即商業智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業中現有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

商業智能的概念最早在1996年提出。當時將商業智能定義為一類由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業決策為目的技術及其應用。而這些數據可能來自企業的ERP、CRM、SCM等業務系統。

商業智能能夠輔助的業務經營決策，既可以是操作層的，也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、聯機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識)，***將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供數據支持。

我們再來說一說我們的理解：我們認為，BI主要解決的是從數據到決策的這么一個過程。

首先，數據是起點，也是基礎。ERP中已經積累了大量數據，但是，這些數據卻是按照單據與流程的需要而存貯的，對于管理者來說，就顯得有些雜亂無章，他們期望看到的數據是簡單而直觀的，所以，我們就需要將數據進行抽取、與清洗，將之轉換為有價值的信息。這個過程就是ETL。

那么，信息如何轉變為知識呢?知識管理的一個重要工作就是將某個特定人腦中的經驗，變的可復制。在這里，這個過程就是建模的過程。將不同分析主題的分析視角(維度)與分析內容(度量)固化下來，這樣不管誰來用，都知道原來可以從這些角度來分析這么多的指標。

再看***一條路徑，就是最終輔助決策。在這里，決策不是少數高管的專利。管理學中有一個著名的“木桶理論”，就是說，一個木桶很裝多少水，并不取決于木桶最長的木板，而取決于最短的那根。而對于企業管理來說，不管董事長、總經理的決策水平多高，都是沒有意義的，關鍵在于各級管理人員都能理解且執行到位。所以，通過一個數據分析平臺的建立，讓所有的管理者都看到統一的數據(當然是有權限控制的)，都能基于數據去決策與執行，這樣，才能真正提升企業的整體決策水平。

所以，上述數據鏈條，實際就是BI的技術實現路徑。總結下來就三點：ETL、建模與平臺化展現。這三項技術，一個都不能少。