随着信息化技术的发展，电子商务的规模也日趋扩大，如何才能在电子商务竞争中取胜?能够提供客户资源及相关数据分析的客户关系管理（Customer Relationship Manag

如今，大多数的企业都已使用了财务软件，通过计算机已把大量财务人员从繁复的计算和账表、账账核对等简单耗时的工作中解脱了出来；更有许多企业通过重新梳理业务

商业智能标准化也可以帮助企业减少对老的商业智能工具的以来和对厂商的依赖。由于行业越来越成熟，那些实施了标准化的商业智能厂商，他们的产品将更值得信赖的，企业和他们建立长期的合作也会实

BI是大型企业的信息化达到一定规模，数据积累到一定数量后逐渐采用的解决方案。与大型企业不同的是，中小企业信息化管理起步较晚，并且企业信息化建设的资金预算也比较少，这就造成了在中小企业

企业经过多年的信息化建设，积累了大量的数据，很多企业这时就开始开展单个系统或者部门级的商业智能的应用，比如在ERP之上实现统计报表和分析。但是如此以来，很多有价值的信息隐藏在企业的应

身处一个被数据淹没的世界，汇集关于客户和商业环境的正确信息却从未如此困难。作为位于密苏里州堪萨斯市的贺曼贺卡公司（HallmarkCards）的战略营销副总裁，迪特曼（JayDittmann）对此悖论再清

企业在准备应用商业智能系统之前，用户和实施方都需要了解已有的数据情况、系统的现状和软硬件环境。通过充分调研，提出对应用点的需求，统筹BI的系统规划，包括技术架构的分析、数据清洗规则建

早在商业的起始之初，人们就已经考虑到数据对商业的支持了。追溯到很久之前，2000年前的一位穿着凉鞋的罗马街边商人就可能随着时间的推移注意到，当他在货车上罩一个蓬盖以遮避正午炎炎烈日时，

近年来，BI系统应用越来越广，据调查显示，BI已超越网络安全，首次成为企业首要的IT投资项目。BI之所以如此受欢迎，是因为它能够对数据进行智能的分析和挖掘，同时形成一定的决策依据，从而达到

数据挖掘是根据企业的既定业务目标和存在的问题，对大量的业务数据进行探索，揭示其中隐藏的规律，并将其模型化，指导并应用于企业的实际经营。数据挖掘是建立在数据仓库基础上的高层应用，但数

商业智能(BI)对商业决策可以产生深远的影响，但是的一个日益复杂的环境和来自各行各业的高期望值往往为商业智能(BI)的实施带来了大量的问题、风险和可能的失败。如何最大程度的降低商业智能设计

以IBM的商务智能系统结构为例，该系统结构的组成部件为：(1)企业信息入口(2)商务智能应用软件(3)决策支持工具(4)数据访问支持(5)数据管理(6)数据仓库建模及构造工具(7)元数据(Metaldata)管理(8)