BI(Business Intelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的ERP、CRM、SCM等业务系统。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)，***将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。
我们再来说一说我们的理解：我们认为，BI主要解决的是从数据到决策的这么一个过程。
首先，数据是起点，也是基础。ERP中已经积累了大量数据，但是，这些数据却是按照单据与流程的需要而存贮的，对于管理者来说，就显得有些杂乱无章，他们期望看到的数据是简单而直观的，所以，我们就需要将数据进行抽取、与清洗，将之转换为有价值的信息。这个过程就是ETL。
那么，信息如何转变为知识呢?知识管理的一个重要工作就是将某个特定人脑中的经验，变的可复制。在这里，这个过程就是建模的过程。将不同分析主题的分析视角(维度)与分析内容(度量)固化下来，这样不管谁来用，都知道原来可以从这些角度来分析这么多的指标。
再看***一条路径，就是最终辅助决策。在这里，决策不是少数高管的专利。管理学中有一个著名的“木桶理论”，就是说，一个木桶很装多少水，并不取决于木桶最长的木板，而取决于最短的那根。而对于企业管理来说，不管董事长、总经理的决策水平多高，都是没有意义的，关键在于各级管理人员都能理解且执行到位。所以，通过一个数据分析平台的建立，让所有的管理者都看到统一的数据(当然是有权限控制的)，都能基于数据去决策与执行，这样，才能真正提升企业的整体决策水平。
所以，上述数据链条，实际就是BI的技术实现路径。总结下来就三点：ETL、建模与平台化展现。这三项技术，一个都不能少。
