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商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。
一、为什么需要一个BI系统呢？
商业智能是一整套的解决方案，对象往往是企业的经营问题。利用企业在日常经营过程中生产的大量数据，并将它们转化为信息和知识来免除企业中的瞎猜行为和无知状态，让每一个决定、管理细节、战略规划都有数据参考。比如领导通常关注销售、采购和财务状况，技术人员做好固定格式的数据报表（dashboard/数据看板）,领导打开就能看，数据自动更新。
之前的人做生意，依靠的是直觉和经验。现在在计算机的帮助下，可以利用数据分析减少试错，减少错误决策带来的成本，明白生意好的因由。而商业智能将这一切，尽可能的自动化和简化 。
BI系统
二、怎么搭建一个BI系统？
FineBI的部署流程，简单介绍一下怎么搭建bi系统。
搭建企业BI，构建数据中台，打通数据之间的通道，才能实现高效的协同分析决策。告别不管什么时候做分析都要去不同部门，花费不少时间汇总数据、清洗数据的情况，提高企业数据分析效率的同时，更有利于及早发现问题，并追根溯源找到问题原因，为决策提供无懈可击的数据支持。
以上预想确实很美，但现实过于骨干。搭建企业BI是说难也难，说简单也简单，关键是要选对了BI软件，选择适合自己的BI功能模块，适当走走捷径也未尝不可，例如FineBI提供的一站式数据解决方案，用来助力各行各业的企业实现数字化转型。
1、需求分析：业务部门经常会把一大堆报表堆过来，数据量很大，指标和数据口径都不一样，所以第一步就需要利用FineBI进行维度和指标系统的建立，归类梳理报表。
2、取数规则确认：明确哪些是有系统的，哪些是手工填报，计算的公式是怎么样。
3、数据梳理，构建数据仓库：明确数据源，FineBI系统读取数据源后，运用ETL转换以适应分析需求。集中和业务系统人员与开发人员对数据库内容进行深入了解，利用BI的自助分析功能，提高技术人员工作效率，大大降低时间成本。
BI系统架构
4、数据展示：通过大屏、手机端、PC端等明确企业级BI系统的展示端口，利用FineBI的各种图表可以以图形的方式直观展现数据，维度多关联决策分析，辅助决策。
总结
像FineBI这样的一站式企业BI平台能够大大降低数据分析的复杂度，有效无缝的与企业现有IT信息系统连接，打通数据孤岛的困境，通过拖拽式的操作体验方式，快速简单的实现数据可视化分析，让企业能在第一时间了解到各项业务指标的变化情况，从而采取有效措施，是企业进行数据化转型的必经之路。
三、BI系统数据分析的步骤
1、 描述性分析：
描述性分析主要是汇总原始数据，并将其转化为人可以理解的形式，例如报表、图表等。这种分析可以回答过去什么时间、什么地点发生了什么，量化指标是多少，有些可以提供即席查询的能力，这些都是从过去数据里面提供的有价值的见解。描述性分析对于揭示业务中的关键指标至关重要，但他不能解释问题发生的原因。
2、 诊断性分析：
诊断性分析师基于描述分析之上。通过诊断分析可以深入挖掘问题的根源，识别依赖关系，找出影响因子。借助联动、下钻、挖掘、预警等方法，可以知道问题是怎么发生的，企业接下来需要关注哪些方面解决问题。
3、 预测性分析
相比前两种分析，预测分析可以用来说明未来可能发生的事。它使用描述分析和诊断分析的结果来检测趋势、异常或做聚类分析，并预测未来动态。尽管预测分析相比单纯的历史数据分析拥有诸多优势，但必须了解预测只是一种估计，其准确高度依赖数据的质量和业务状态的稳定性，因此需要仔细处理和持续优化。
4、 处方式分析
处方式分析师基于对“发生了什么”、“为什么会发生”、“可能会发生什么”的分析，通过算法手段优化决策，来帮助用户决定应该采取什么措施，以便消除未来可能发生的问题或获得更有利的趋势。作为最先进的分析方法，它不仅需要历史数据，还需要更多外部信息，利用更为复杂的工具和技术，如机器学习、业务规则和算法等，这也决定了它的实施和管理相对于其他分析类型来说更加复杂。