主流的商业智能工具包括BO、COGNOS、BRIO一些国内的软件工具平台如 KCOM 也集成了一些基本的商业智能工具根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多 维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种MOLAP是以多维 的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟 多维数据在数据仓库应用中， OLAP 应用一般是数据仓库应用的前 端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合 使用，增强决策分析功能三个层次经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完 善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统这些系统的统一特点都是 通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除 等操作上述系统可统一称为OLTP（Online Transac tion Process， 事务处理），指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事 业单位收集大量的历史数据但是，在数据库中分散、独立存在的大 量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书业务人员所需 要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员（包括管理者）能够充分 掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。
如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答 案是报表系统简单说，报表系统已经可以称作是BI 了，它是BI的 低端实现 现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析有一 些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘而我国的企业，目前 大部分还停留在报表阶段数据报表不可取代传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel、水晶报表、 Repor ting Service等都已经被广泛使用但是，随着数据的增多， 需求的提高，传统报表系统面临的挑战也越来越多1. 数据太多，信息太少 密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个 数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越 需要简明的信息如果我是董事长，我可能只需要一句话:目前我们 的情况是好、中还是差?2. 难以交互分析、了解各种组合 定制好的报表过于死板例如，我们可以在一张表中列出不同地区 不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量 但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青年顾客购买数码相机类 型产品的情况”等问题业务问题经常需要多个角度的交互分析3. 难以挖掘出潜在的规则报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含 有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度 如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖 掘出来。
4. 难以追溯历史，数据形成孤岛业务系统很多，数据存在于不同地方太旧的数据（例如一年前的数 据）往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很 大因此，随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务 需求了，企业期待着新的技术数据分析和数据挖掘的时代正在来临 值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决 策支持价值，并不是取代数据报表报表系统依然有其不可取代的优 势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去 八维以上的数据分析如果说OLTP侧重于对数据库进行增加、修改、删除等日常事务操作， 0LAP（0nline Analytics Process，分析系统）则侧重于针对宏观 问题，全面分析数据，获得有价值的信息为了达到OLAP的目的，传统的关系型数据库已经不够了，需要一种 新的技术叫做多维数据库多维数据库的概念并不复杂举一个例子，我们想描述2003年4 月 份可乐在北部地区销售额10 万元时，牵扯到几个角度:时间、产品、 地区这些叫做维度至于销售额，叫做度量值当然，还有成本、 利润等除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、 职业、销售部门、促销方式等等。
实际上，使用中的多维数据库可能 是一个8 维或者15维的立方体虽然结构上15 维的立方体很复杂，但是概念上非常简单 数据分析系统的总体架构分为四个部分:源系统、数据仓库、多维数 据库、客户端源系统:包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要更改现有 系统 某案例中对销售额的解析及当前产品的分类数据仓库: 数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地 抽取出来，可能每天一次，或者每3 个小时一次，当然是自动的数 据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模 型多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构每 一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务 客户端: 好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现 给用户数据分析案例: 使用多维数据分析的案例在实际的案例中，我们利用0racle9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2000搭建了多维数据库， ProClarity 6.0 作为客户端分析软件 分解树好像一个组织图分解树在回答以下问题时很?最高的销售额?•在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？•哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？在图1中,可以对PC机在各个地域的销售额和所占百分比一目了然。
任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开在该分解树中，在大 区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开 投影图(图3)使用散点图的格式，显示两个或三个度量值之间的关系 数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数 据点可能显示不明显的关系投影图很适合分析大量的数据在显示因果关系方面有明显效果，比 如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点 群范围之外 某案例的数据分析投影图数据挖掘看穿你的需求广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘从这点 看来，数据挖掘就是BI但从技术术语上说，数据挖掘(DataMining) 特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集数据 挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的 知识模式用于进一步分析决策工作从这种狭义的观点上，我们可以 定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程数据挖掘 往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找 到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策 发展趋势与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景近些 年来，商业智能市场持续增长。
IDC预测，到2005年，BI市场将达 到 118亿$，平均年增长率为 27%(InformationAccess Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005, IDC#24779, June 200)1 随 着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过 程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求 越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点： 功能上具有可配置性、灵活性、可变化性BI 系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户 服务同时，由于企业用户在职权、需求上的差异， BI 系统提供广 泛的、具有针对性的功能从简单的数据获取，到利用WEB和局域网、 广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时， 提供客户化的界面针对不同企业的独特的需求， BI 系统在提供核心技术的同时，使系 统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增 强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制 /P>从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展 这是目前商业智能应用的一大趋势，即在企业现有的应用系统中，如 财务、人力、销售等系统中嵌入商业智能组件，使普遍意义上的事务 处理系统具有商业智能的特性。
考虑BI系统的某个组件而不是整个 BI系统并非一件简单的事,比如将OLAP技术应用到某一个应用系统， 一个相对完整的商业智能开发过程，如企业问题分析、方案设计、原 型系统开发、系统应用等过程是不可缺少的从传统功能向增强型功能转变增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业 智能功能目前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大 多数已实现了图2 中数据分析层的功能而数据挖掘、企业建模是 BI系统应该加强的应用，以更好地提高系统性能ERP系统是典型 的OLTP （联机处理）系统，BI系统是OLAP （联机分析）系 统，他们的侧重点不同，有不同的功能和任务ERP系统用于日常 快速有效的处理业务流程，包含了最原始、最明细的单据BI 系统做海量业务数据的分析，用于产生决策信息和知识，它 不仅可以包含明细单据，最重要的是对单据根据决策需求进行汇总分 析本文章转自达沃旗SAP培训教育机构。