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　　商务智能技术是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理，将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务与决策的目的。

　　下面仅仅介绍商务智能的一些关键技术。

　　商务智能的四大关键技术：商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的发布与表示技术。

　　（1）数据仓库技术

　　实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。

　　数据仓库(Data Warehouse)是指从多个数据源收集的信息，以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。数据仓库创始人之一W.H.Inmon的定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程”。在构造数据仓库时，要经过数据的清洗、数据的抽取转换、数据集成和数据加载等过程。面向不同的需求，对数据进行清洗以保证数据的正确性，然后对数据进行抽取，转换成数据仓库所需形式，并实现加载到数据仓库。

　　数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。

数据仓库通常是企业级应用，因此涉及的范围和投入的成本非常巨大，使一些企业无力承担。因而，他们希望在最需要的关键部门建立一种适合自身应用的、自行定制的部门数据仓库子集。正是这种需求使数据集市应运而生。数据集市( Data Mart) 是聚焦在选定的主题上的，是部门范围的。根据数据的来源不同，数据集市分为独立的和依赖的两类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作的系统或外部信息提供者，或者来自在一个特定的部门或地域局部产生的数据。依赖的数据集市中的数据直接来自企业数据仓库。

　　（2）联机分析处理技术(OLAP)

　　联机分析处理(Online Analytical Processing ，简称OLAP) 又称多维分析，由EF Codd 在1994 年提出，它对数据仓库中的数据进行多维分析和展现，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据更深入了解的一类软件技术。它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

　　进行OLAP分析的前提是已有建好的数据仓库，之后即可利用OLAP 复杂的查询能力、数据对比、数据抽取和报表来进行探测式数据分析了。称其为探测式数据分析，是因为用户在选择相关数据后，通过切片(按二维选择数据)、切块(按三维选择数据)、上钻(选择更高一级的数据详细信息以及数据视图)、下钻(展开同一级数据的详细信息)、旋转(获得不同视图的数据) 等操作，可以在不同的粒度上对数据进行分析尝试，得到不同形式的知识和结果。联机分析处理研究主要集中在ROLAP(基于关系数据库的OLAP) 的查询优化技术和MOLAP(基于多维数据组织的OLAP) 中减少存储空间和提高系统性能的方法等。

　　（3）数据挖掘技术

　　与OLAP 的探测式数据分析不同，数据挖掘是按照预定的规则对数据库和数据仓库中已有的数据进行信息开采、挖掘和分析，从中识别和抽取隐含的模式和有趣知识，为决策者提供决策依据。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多种，按功能可分为两大类：预测型( Predictive)模式和描述型(Descriptive)模式。

　　预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。描述型模式是对数据中存在的规则做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。在实际应用中，根据模式的实际作用，可细分为分类模式、回归模式、时间序列模式、聚类模式、关联模式和序列模式6 种。其中包含的具体算法有货篮分析(Market Analysis)、聚类检测(Clustering Detection)、神经网络(Neural Networks)、决策树方法(Decision Trees)、遗传算法(Genetic Analysis)、连接分析(Link Analysis)、基于范例的推理(Case Based Reasoning)和粗集(RoughSet)以及各种统计模型。

　　OLAP 与数据挖掘的区别和联系是：OLAP 侧重于与用户的交互、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而数据挖掘则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息，尽管允许用户指导这一过程。OLAP 的分析结果可以给数据挖掘提供分析信息作为挖掘的依据，数据挖掘可以拓展OLAP 分析的深度，可以发现OLAP 所不能发现的更为复杂、细致的信息。数据挖掘的研究重点则偏向数据挖掘算法以及数据挖掘技术在新的数据类型、应用环境中使用时所出现新问题的解决上， 如对各种非结构化数据的挖掘、数据挖掘语言的标准化以及可视化数据挖掘等。

　　（4）BI的表示和发布技术

　　为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前，需要采用一定的形式表示和发布出来，通常采用的是一些查询和报表工具。不过，目前越来越多的分析结果是以可视化的形式表现出来，这就需要采用信息可视化技术。

　　所谓信息可视化是指以图形、图像、虚拟现实等易为人们所辨识的方式展现原始数据间的复杂关系、潜在信息以及发展趋势，以便我们能够更好地利用所掌握的信息资源。随着Web 应用的普及，商务智能的解决方案能够提供基于Web 的应用服务，这样就扩展了商务智能的信息发布范围。作为基于Web 的商务智能解决方案，需要一些基本的组成要素，包括基于Web 的商务智能服务器、会话管理服务、文件管理服务、调度、分配和通知服务、负载平衡服务和应用服务等。