概念介绍：
1、商业智能（Business Intelligence，BI），指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
其中，数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（Time Variant）数据集合，用于支持管理决策。
联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）支持复杂的分析操作、侧重决策支持、提供多维的概念视图
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
2、商业智能主要厂商及产品（仅介绍Microsoft的SQL Server）
Microsoft的SQL Server，覆盖BI全部领域，适合中小型企业，性价比高，它提供了三大服务（SSIS：SQL Server Integration Services[SQL Server整合服务]、SSAS：SQL Server Analysis Services[SQL Server分析服务]、SSRS：SQL Server Reporting Services[SQL Server报表服务]）和一个工具（SQL Server Management Studio）来实现数据仓库系统的整合，为用户提供了可用于构建典型和创新的分析应用程序所需的各种特性、工具和功能，可以实现建模、ETL、建立查询分析或图表、定制KPI（Key Performance Indicator关键绩效指标）、建立报表和构造数据挖掘应用及发布等功能。
技术介绍：
1、BI基本框架：
经销商上传数据、外部数据源、业务数据—ETL—>数据仓库（以上为数据服务层）—>OLAP、即席查询（数据仓库领域的概念：指用户根据自己的需求、灵活的选择查询条件，系统能够根据用户的选择生成相应的统计报表。）、统计报表（以上为应用分析层）—>决策支持、管理支持、业务支持（以上为信息展现层）。
2、ETL技术概念：商业智能的核心内容是从许多来自企业不同的业务处理系统的数据（分布的、异构的元数据）中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的准确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程（本质上是样本提取的过程），整合到一个企业级的数据仓库里，从而企业信息的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，形成信息，甚至进一步把信息提炼出辅助决策的知识，最后把知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
3、ETL过程的目标是数据信息转化为商业价值；方法是转储、监控、分析和展现海量数据。
4、多维数据库（Multi Dimensional Database，MDD）：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量的稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系型数据库相比，它的优势在于可以提供数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
微软BI开发介绍：
1、微软BI安装：在安装SQL Server时选择安装功能时，注意勾选“Analysis Services、Reporting Services、Business Intelligence Development Studio、Integration Services“，其中的Business Intelligence Development Studio（BIDS商务智能开发平台），已在SQL Server2012中更新为SQL Server Data Tools。安装完成后，打开SQL Server Data Tools，新建项目会有”商业智能“模板；在SQL Server Management Studio中会有数据库引擎、SSIS引擎、SSAS引擎、SSRS引擎。
2、ETL组件-SSIS（SSIS是MS BI产品的ETL工具）：新建Integraton Services项目既可以在项目中创建ETL包。