商业智能系统构建的四大阶段与技术体系

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商业智能系统构建的四个阶段与其技术体系密不可分，也可以说其技术体系就构成了建立商业智能的完整过程。企业运用商业智能分析技术的目的就是将数据转变为有用的知识，为此就需要运用数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术。所以，从技术的视角来看，商业智能技术并不新鲜，更准确的来说，它是一种对数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合应用的技术。

BI商业智能的第一阶段就是进行数据的收集，通过ETL的抽取、清洗、转换和加载过程，将企业的应用系统、销售、财务、客服和其他资料进行一个集成，最终进入数据仓库，这样就可以完成一个数据收集的过程。而这里所说的数据主要包括企业内部业务过程中的订单、交易账目、库存、客户和供应商等企业所在行业和其竞争对手的数据以及企业在其他外部环境中所产生和获得的各种数据。

数据仓库技术是商业智能在第一阶段中运用的最重要的技术，也是商业智能的基础，很多基础的报表都可以通过这个来生成，然而，数据仓库作为进一步分析的数据源展现出其更大的作用。举例来说，多维分析和数据挖掘就是基于数据仓库的，数据仓库可以提供整合的以及它们所需的所有数据。

商业智能的第二阶段是运用一个强大的分析工具——联机分析处理（OLAP），也叫在线分析处理。它的主要目的是使企业可以通过简单的用户界面去亲近最终使用者，并且产生推动式报表，将分析的数据推向用户。OLAP具有仪表板，也就是不用学习的操作界面。并且多方位的一览表令使用者不需要开多个窗口进行操作。具有强大在线分析功能的OLAP技术可以帮助分析者和管理者从各个不同的角度将原始数据转化为真正可以被用户理解的且能真实反映数据性质的信息，并且可以对数据进行既快速又一致的交互性访问，最终让使用者获得对数据的更深入的了解。

商业智能的第三阶段是获取专业的分析知识。从决策的角度来说，一旦决策开始，就必须通过不同的视角对决策进行分析并且证明其可行性的大小。并且，我们不仅要对过去进行分析，还需要具备推测将来发展形势的能力。另外，对于企业的知识，在传授的过程中也需要进行一定的保留，由此来降低员工离职后对企业带来的风险性。而如何获取专业的分析知识，就需要我们具备从大量的数据中挖掘价值的能力。

数据挖掘是一个基于机器学习、统计学以及AI等一系列技术的决策支持的相关过程，可以对企业内部数据进行高度自动化的分析企业，通过归纳推理挖掘出潜在的模式并且由此来预测客户的进一步行为，最终协助企业的决策人员对市场策略进行调整，减少企业面临的风险，并做出正确且有效的决策。

商业智能的最终阶段即为改善决策水平，通过上述一系列的商业智能技术，运用商业智能应用系统能够对企业的决策有效性的提升产生明显的明显的作用。