随着计算机技术的进步，越来越多的数据可以以更低的成本获得和存储。任何在线信息站点或设备都可以收集新数据，包括电子商务站点、RFID 标签、网站、电子邮件、博客等。本文介绍了商业智能在结构化、非结构化和数据类型、数据库、数据挖掘和云数据中的应用。

结构化、非结构化和数据类型：从广义上讲，数据可以分为结构化数据和非结构化数据。随着现代企业内部和外部数据的快速积累，结构化和非结构化数据对于商业智能的无缝分析极为重要。特别是当最有价值的业务信息被编码在非结构化文本文档（包括互联网网页）中时，需要专门的文本 OLAP 分析工具来提供以类似于结构化关系数据的方式分析文本文档的解决方案。进行多维分析。文本挖掘和信息检索是处理文本数据的主要技术。组织应构建包含结构化和非结构化数据的商业智能平台。将信息检索、文本挖掘和信息提取技术与OLAP技术相结合，将成为一个有效的商业智能平台。

数据库建设：商业智能提供的数据主要来自于数据库。数据采集​​现在便宜又方便，数据采集量往往很大，往往达到10到100TB的数据。实时数据库的优点是使用半结构化多维建模，其中数据库需要收集和存储最终用户提取和分析的大量数据，以及数据仓库的灵活性如何影响其使用.

数据挖掘：数据挖掘技术对历史和实时数据进行广泛而复杂的分析，为构建商业智能预测模型提供基础。数据挖掘的各个方面包括模型、属性、接口、设置、过程以及远程和分布式数据。数据挖掘目前面临的两个主要挑战包括为数据挖掘设置清理、转换和准备数据的标准。

云数据：云虚拟化允许虚拟服务器托管在云中，最终提供更低成本的硬件和软件以及更好的资源利用率。随着它转向基于云的产品，它将为商业智能行业提供更大的可扩展性和更低的成本灵活性。

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