BI商业智能是一个包含信息管理基础 架构的平台，通过分析应用为企业的商业策略和绩效管理提供支持，并可以对人员和流程进行一定的管控。从系统的角度来看，商业智能的过程起始于不同数据源的 数据收集，提取有用的数据进行加工、处理以保证数据的正确性，加工后的数据经过转换、重构存入数据仓库成为实体信息，对这些实体信息进行查询、挖掘、分析 和评估等操作，使其成为辅助决策的知识并呈现在最终用户面前，转变为用户决策。可以看出，企业信息化是商业智能应用的基础，商业智能最大程度地利用了企业 信息化中各应用系统的数据，将企业日常业务数据整理为信息，逐步升华为知识，从而为决策者提供最大力度的支持。
对于企业商业智能系统建立的层面，国内领先的BI系统提供商博易智软(http://www./)介绍到，构建一个完整的商业智能系统涉及到以下四种核心技术：
①数据仓库。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、连续的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程，是商业智能的基础。数据仓库能够从容量庞大的业务处理型数据库中抽取数据，处理、转换为新的存储格式;
②数据获取。数据获取负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的 基础。BI-Pilot的数据获取的方式将采用ELT的方案来实现，ELT仅抽取和装载数据，跳过了转换过程。可以在短时间内抽取和加载海量数据，提高 ELT数据量和缩短抽取/加载时间窗口。针对数据的清洗和转换将在数据仓库中完成。
③联机分析处理(OLAP)。Bi-Pilot分析服务器是用于联机分析处理 (OLAP)的中间服务器，提供了对数据仓库数据的快速访问。通过在多维结构中对数据仓库中的数据进行提取、汇总、组织和存储，可以对最终用户查询做出快 速响应。Bi-Pilot分析服务器可以构造用于分析的数据多维数据集，同时还提供对多维数据集信息的快速客户端访问。Bi-Pilot分析服务器将数据 仓库中的数据组织成包含预先计算聚合数据的多维数据集，以便为复杂的分析查询提供快速的结果。
④数据挖掘。数据挖掘即数据库中的知识发现，是一个在数据中提取出有效的、新颖的、有潜在实用价值和易于理解知识模式的高级过程。数据挖掘技术以企 业拥有的大量数据为对象，通过抽取、转换、装载等数据处理方法，发现数据的关联与趋势，探寻出其中的业务规律和模式，在关系数据库中存储多维数据集数据。 以标准化 XML 格式的形式存储数据元数据，提供数据抽取接口。
其中联机分析处理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。
