當我們今天談商業智能的時候，其實現企業信息化就是指的商業智能（Business Intelligence，BI）；傳統的商業智能主要是基于信息技術架構的一套智能化管理工具，比如：ERP、CRM和SCM，只不過現在增加了EPM和GRC等功能或訴求點；其中：ERP：企業資源計劃，CRM：客戶關系管理，SCM：供應鏈管理，EPM：企業績效管理，GRC：企業風險控制等模塊。
早期的商業智能其實就是所謂報表系統，不過這里往往指的是企業級報表，也就是說：企業管理者和決策者可以不借助IT人士就可以得到企業生產經營數據和報表。今天，商業智能可能更加以一種新的面貌呈現數據，成為儀表盤或決策駕駛艙的形態；
當然，我們目前大部分企業的商務智能主要還是在報表體系層面，但隨著信息技術的發展，特別是硬件技術的發展和價格的降低，伴隨著云計算、內存計算、移動應用等，商務智能越來越重要，近年來商務智能一直占據IT變革的前列！ 那么商務智能的基本架構是如何呢？我這里簡單描述一下，首先我們看到企業隨著信息化導致海量信息存儲，這里的信息包括：結構化和非結構化信息，如何把這些信息充分利用呢？
1）數據存儲層：這里主要包括結構化信息和非結構化信息，但是如果不能共享和整合這些信息，企業就不能發揮數據決策的作用；
2）數據中間層：企業面臨信息孤島，這時候就面臨：數據整合DI和數據倉庫DW；這里部分通過ETL工具將不同數據結構和類型的數據進行整合；
3）數據倉庫層：一般通過XML將不同結構數據進行整合，這時候就面臨一個數據安全性問題、數據質量問題和元數據管理問題MetaData；有了企業級數據倉庫DW，我們就可以在此進行增值應用；
4）商務智能層：有了數據倉庫DW，就有了干凈和整合的數據，當然這些數據來自ETL工具的數據抽取、轉換和裝載過程，形成面向不同應用的數據集市Data Mart；大部分商務智能主要是CRM、SCM和ERP；
5）數據分析層：主要是OLAP在線分析應用和Data Mining，當然也包括統計分析，數據模型和商業規則等，將這些商業洞察嵌入商業智能；OLAP和數據挖掘是BI的兩個主要增值應用！
6）報表分析層：在DW基礎上，企業會構建各種企業級報表，如果能夠在線OLAP更好，這就是經營分析系統了；當然現在更多的希望是采用地理信息、儀表盤Dashboard和移動報表Web Report等
7）架構應用層：當企業信息整合后，一定面臨搜索Search，這里指的是企業級搜索，KM知識管理和CI競爭情報分析；
8）主題應用層：在查詢、報表和分析的基礎上，面向應用包括：
9）決策支持層： 下面是主要針對電信行業的可能應用（舉例）
商業智能主要是針對大型企業商業智能的應用涉及大型數據庫和數據倉庫系統商業智能廠商云計算、內存計算、物聯網、移動應用都將助力商業智能的發展在電信行業商業智能就是經分系統數據分析和數據挖掘是商業智能的核心智能，但現在基本上是報表統計數據可視化和前端展現是客戶能看到的商業智能IPAD的前端移動應用將有發展Excel有時候是最好的商業智能EPM和GRC是企業管理信息系統，KPI需要信息支持量化管理是實現商務智能的要求，但不能代替決策以變應變是最佳策略
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