商业智能BI系统是一套完整的解决方案，可以从企业不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自主研发的业务系统软件）的数据中提取有用的数据进行整合和清洗. ，在保证数据正确性的同时，进行数据分析处理，并使用适当的查询分析工具，快速、准确地为企业提供报表呈现和分析，为企业提供决策支持。

BI不是一个简单的数据工具，而是从数据集成、分析到辅助决策的一整套解决方案。

下面以观远BI为例，介绍商业智能BI系统的三大核心功能应用。

1、商业智能双数据报告的三大组成部分：

报表是企业管理的基本措施和方式，是企业的基本业务需求，是实现BI战略的基础。报告可以帮助公司以可靠和安全的方式访问、格式化数据并向用户呈现数据信息。报表的常规呈现就是将日常业务数据（财务、供应链、人力资源、运营等）全面呈现，从数据的角度），可以通过过滤、关联、跳转、钻取等方式查看各种分析指标. 业务分析图表按照主题进行划分，图表之间存在一定的逻辑关系。

该层级的报表分析是为了呈现企业的日常经营和业务情况，使报表使用者对日常业务有一个清晰、直接、准确的了解，二是解放了他们手动进行汇总分析和绘图的工作。 EXCEL的各种功能。工作。比如，财务部会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利率、股本回报率等；销售部会关心销售额、订单数量、销售毛利、支付率等；采购部门会关心采购收入库存金额、退货、应付账款等。

在这个阶段，系统的价值非常有限。数据的作用是从视觉的角度以另一种形式解读业务。用户只是被动地接收来自视觉报告的信息。

2、商业智能双数据分析的三大组成部分：

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析可分为描述性统计分析、探索性数据分析和验证性数据分析。观远BI的企业级数据分析BI工具可以帮助企业快速搭建大型综合数据分析平台，也可以提供个性化的可视化解决方案。

商业智能BI首先通过第一层报表呈现，直观地反映了很多业务操作，让用户可以直观地看到超出我们体验的数据表现。商业智能BI在这里所体现的价值，就是对这些异常数据进行有目的的分析，通过相关维度、指标、钻取、关联等分析方法探索可能的原因。

在这个层面上，可视化报告的分析就是用问题来发现问题。通过一个或多个维度和指标图的构建，逐渐形成一个相对可靠、扎实的分析模型。在这个阶段，用户不再被动地接受图表所反映的信息，而是通过异常数据定位背后的业务问题。在这个层面，数据和业务开始连接起来，数据图表之间的逻辑性更强。

3、商业智能双数据挖掘的三大组成部分：

从广义上讲，任何从数据库中挖掘信息的过程都称为数据挖掘。从这个角度来看，数据挖掘就是BI。但从技术上讲，数据挖掘（Data Mining）具体是指：源数据经过清洗，转化为适合挖掘的数据集。数据挖掘在这个固定形式的数据集上完成知识抽取，最后使用合适的知识模式进行进一步的分析和决策。从这个狭隘的角度，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提取知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据和特定的问题选择一种或多种挖掘算法，发现数据下隐藏的规律。这些法律通常用于预测和支持决策。

数据挖掘通常与计算机科学相关，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等多种方法来实现这些目标。

数据挖掘是对更深层业务数据的主动设计和探索性分析。提出这一层分析是为了深入业务，重点针对业务分析场景逐一分析，对业务的理解一定要足够深入。

观远BI提供结构分析、相关分析、离散分析、弹性分析、TOPn、TOP%、聚类分析等统计分析方法，支持回归分析、ARMIA模型分析、时间序列平滑预测、季节变化预测等。预测模型，除了上述系统内置的数理统计挖掘方法外，还支持用户自定义相关算法和固化使用。

结语：如何将数据库中已有的数据转化为业务人员需要的信息？大多数答案都是报告系统。简单来说，报表系统只是BI的低端实现。现在的企业大多已经进入了中端BI阶段，也就是所谓的数据分析。有一些公司已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。但我国大部分企业仍处于申报阶段。相信未来几年的趋势是，越来越多的企业会在数据报表的基础上进入数据分析和数据挖掘领域。商业智能带来的决策支持功能将为企业带来越来越明显的收益。

数据报告、数据分析和数据挖掘是 BI 的三个层次。我们认为，未来几年的趋势是，越来越多的企业将在数据报告的基础上进入数据分析和数据挖掘领域。商业智能带来的决策支持功能会给我们带来越来越明显的好处。