BI(BusinessIntelligence)即商業(yè)智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。

商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。商務(wù)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)來自企業(yè)其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)。例如商貿(mào)型企業(yè)，其商務(wù)智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商信息等，以及企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)、其他外部環(huán)境數(shù)據(jù)。而這些數(shù)據(jù)可能來自企業(yè)的CRM、SCM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。

近期發(fā)布的《BI技術(shù)成熟度曲線報告》從中我們看到每到年末，許多企業(yè)都開始為新一年的BI分析部署做計劃，但是，不少計劃都和去年相差不多。報告中顯示，分析師和研究人員選擇了最熱門和最實用的BI技術(shù)，通過圖表的方式運用時間點標(biāo)注出了它們成熟度的峰谷值。

“這是一次整體BI形勢的縱覽，也是一個衡量企業(yè)項目的基準(zhǔn)。”此次報告的分析負(fù)責(zé)人兼Gartner的研究副總裁AndreasBitterer表示。與去年的技術(shù)成熟度曲線比對，我們發(fā)現(xiàn)今年的移動BI發(fā)展迅速;另外，Gartner新增了兩個項目：邏輯型數(shù)據(jù)倉庫，和信息能力框架，與企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)陣列有關(guān)。

新增的兩個項目都脫離不了多年以來BI分析的重點問題“如何有效管理數(shù)據(jù)和如何在企業(yè)中保持一致性”。

盡管企業(yè)對BI流程十分熟悉，在開發(fā)處理語義模型時仍然會遭受挫敗。如果沒有業(yè)內(nèi)通用的精確術(shù)語，企業(yè)在具體定義諸如客戶、產(chǎn)品或供應(yīng)商這類簡單名稱的時可能都會遇到困難。