從系統的角度來看，商業智能的過程起始于不同數據源的數據收集，提取有用的數據進行加工、處理以保證數據的正確性，加工后的數據經過轉換、重構存入數據倉庫成為實體信息，對這些實體信息進行查詢、挖掘、分析和評估等操作，使其成為輔助決策的知識并呈現在最終用戶面前，轉變為用戶決策。可以看出，企業信息化是商業智能應用的基礎，商業智能最大程度地利用了企業信息化中各應用系統的數據，將企業日常業務數據整理為信息，逐步升華為知識，從而為決策者提供最大力度的支持。
對于企業商業智能系統建立的層面，國內領先的BI系統提供商博科軟件表示，構建一個完整的商業智能系統涉及到以下四種核心技術：
第一，數據倉庫。數據倉庫是面向主題的、集成的、相對穩定的、連續的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程，是商業智能的基礎。數據倉庫能夠從容量龐大的業務處理型數據庫中抽取數據，處理、轉換為新的存儲格式。
第二，數據獲取。數據獲取負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。BI-Pilot的數據獲取的方式將采用ELT的方案來實現，ELT僅抽取和裝載數據，跳過了轉換過程。可以在短時間內抽取和加載海量數據，提高ELT數據量和縮短抽取/加載時間窗口。針對數據的清洗和轉換將在數據倉庫中完成。
第三，聯機分析處理(OLAP)。Bi-Pilot分析服務器是用于聯機分析處理(OLAP)的中間服務器，提供了對數據倉庫數據的快速訪問。通過在多維結構中對數據倉庫中的數據進行提取、匯總、組織和存儲，可以對最終用戶查詢做出快速響應。Bi-Pilot分析服務器可以構造用于分析的數據多維數據集，同時還提供對多維數據集信息的快速客戶端訪問。Bi-Pilot分析服務器將數據倉庫中的數據組織成包含預先計算聚合數據的多維數據集，以便為復雜的分析查詢提供快速的結果。
第四，數據挖掘。數據挖掘即數據庫中的知識發現，是一個在數據中提取出有效的、新穎的、有潛在實用價值和易于理解知識模式的高級過程。數據挖掘技術以企業擁有的大量數據為對象，通過抽取、轉換、裝載等數據處理方法，發現數據的關聯與趨勢，探尋出其中的業務規律和模式，在關系數據庫中存儲多維數據集數據。以標準化XML格式的形式存儲數據元數據，提供數據抽取接口。
其中聯機分析處理側重于與用戶的交互、快速的響應速度及提供數據的多維視圖，而數據挖掘則注重自動發現隱藏在數據中的模式和有用信息。
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本文標題：BI商業智能系統涉及的四大核心技術
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