商業智能可以定義為獲取和轉換原始數據的技術和工具，這些信息可以為業務運營提供有意義的好處。

商業智能的發展

商業智能（BI）是一個可追溯到19世紀中期的術語，基本上是一樣的定義。但作為結構化數據的自動化處理的參考，它只出現在20世紀80年代后期，因此是一門相對年輕的科學。在此之前，數據處理通常在大型計算機或與其他公司基礎架構分開的決策支持系統上完成。如今，桌面版本或基于云計算的SaaS（軟件即服務）是可用的。也有允許分布式處理，像Hadoop的開源框架。

現代商業智能工具的主要優點在于提高決策過程的速度和準確性。內部流程的優化可以有幾個目標，包括提高效率，增加收入，降低成本。商業智能報告工具還可以幫助公司發現消費者趨勢，滿足客戶需求，并找到業務問題的解決方案。這些提供了競爭優勢。

商業智能工具和功能

商業智能通常依賴于數據倉庫或專門數據集市中的歷史數據，例如過去的銷售數字或生產產量。來自諸如POS終端的源系統的新數據被轉換成無縫地適合于數據倉庫中，并被添加到批量操作中。整合來自不同數據源的數據支持更準確和可靠的結果。過去表現的商業智能分析有助于識別模式或預測未來的結果。

最初，商業智能分析工具落后于數據分析師和商業智能專家的技能。他們接受過培訓，使用根據業務需求和要求生成特定數據集的數據查詢創建和評估報告。然而，更多的商業智能報告工具現在是用戶友好的，因此可以由任何經理或員工執行數據發現。這種方法被稱為“自助服務”商業智能。

商業智能分析工具可以包含一系列數據技術，以適應不同的業務需求。這可以包括深入挖掘的企業報告，臨時和編程查詢，OLAP（在線分析處理）以及創建各種數據集，層次結構，過濾器和透視圖。

報告工具通常包括數據可視化，或者能夠以圖表，地圖和圖表的形式呈現結果。通常，商業智能用于生成和維持業務儀表板，其顯示所選擇的關鍵績效指標或其他指標，如易于理解的圖形，例如撥號或進度條。但商業智能分析工具也可以與其他應用程序（如CRM）結合使用，為客戶服務提供更多的見解和價值。

商業智能用戶

雖然工具因供應商的不同而不同，但這些元素中的一些或全部通常是存在的或可以作為附加組件購買。在某些情況下，報表解決方案或管理儀表板提供了一個通用的工具，而更高級的分析，如數據挖掘、文本挖掘、文件處理，或預測分析則提供給訓練有素的IT專業人員處理。

公司的數據是其最大的資產之一。大數據的時代，傳統信息或在線活動產生不斷的信息流，正在為商業智能工具和培訓帶來了更大的需求。

在小型企業中，商業智能工具可能主要用于報告目的，或委托給IT部門。在大公司中，商務智能團隊可能由經過培訓的商務智能專業人員，商務智能開發人員，數據管理專家和選定的高管組成，以實際的方式交流業務需求并解讀結果。一些組織將使用商業智能工具作為越來越復雜或專門的分析項目的內部軟件開發的基礎。當業務需求發生變化時，專業的商業智能團隊可以確保更快更靈活的數據處理，并且必須研究一系列用例場景。

商業智能和大數據之間的差異

“大數據”只是指非常大量的數據，而不是使用數據的任何固定的定義。一些商業智能供應商和用戶將在“商業分析”一詞中提及這一兩個詞。但是，這還涉及到所有組件：數據倉庫、企業信息系統、商業智能報告工具、性能、業務應用程序、風險評估，以及現在越來越多的安全性、法規遵從性和數據治理。最近，商業分析也正在成為首選。

但是，商業智能與分析的區別很重要，因為商業智能是指分析重要的工具和業務價值。

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