商业智能(BI)的本质是一种能够有效地从数据中提取信息，从信息中及时发现知识，并为决策提供支持的技术。

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商业智能通常被理解为一种工具，它将企业中的现有数据转化为知识，并帮助企业做出明智的商业决策。这里所说的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账户、客户和供应商，来自企业所在行业和竞争对手的数据，以及来自企业其他外部环境的数据。商业智能可以帮助业务管理决策，这些决策可以是操作性的、战术性的和战略性的，为了将数据转化为知识，我们需要使用数据仓库、在线分析处理(OLAP)工具、数据挖掘等技术。因此，从技术上讲，商业智能不是一项新技术，而是数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的综合应用。

商业智能系统的实施是一项复杂的系统工程。整个项目涉及企业管理、运营管理、信息系统、数据仓库、数据挖掘、统计分析等多种知识。因此，用户除了选择合适的商业智能软件工具外，还必须遵循正确的实现方法，以确保项目的成功。商业智能项目的实施步骤可分为：

(1)需求分析：需求分析是商业智能实施的第一步。在开展其他活动之前，需要明确企业对商业智能的期望和需求，包括要分析的主题和每个主题可能的角度(维度);我们需要发现企业这些方面的规律。用户的需求一定要明确。

(2)数据仓库建模：通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型，规划系统的应用架构，将各类企业数据按照分析主题进行组织和分类。

(3)数据提取：数据仓库建立后，必须将数据从业务系统提取到数据仓库，在提取过程中必须对数据进行转换和清洗，以满足分析的需要。

(4)建立商业智能分析报表：商业智能分析报表需要专业人员按照用户制定的格式进行开发，用户也可以自行开发(开发方法简单快捷)。

(5)用户培训和数据模拟测试：对于开发-使用分离的商业智能系统，最终用户的使用相当简单，点击即可分析具体的业务问题。

(6)制度的改进和完善：任何制度的实施都必须不断改进。对于商业智能系统来说尤其如此。用户使用一段时间后，可能会提出越来越多的具体要求。这时候就需要按照上面的步骤对系统进行重构或者改进。

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