商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。
商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
Gartner近期发布了《BI技术成熟度曲线报告》从中我们看到每到年末，许多企业都开始为新一年的BI分析部署做计划，但是，不少计划都和去年相差不多。报告中显示，分析师和研究人员选择了最热门和最实用的BI技术，通过图表的方式运用时间点标注出了它们成熟度的峰谷值。
“这是一次整体BI形势的纵览，也是一个衡量企业项目的基准。”此次报告的分析负责人兼Gartner的研究副总裁AndreasBitterer表示。与去年的技术成熟度曲线比对，我们发现今年的移动BI发展迅速；另外，Gartner新增了两个项目：逻辑型数据仓库，和信息能力框架，与企业数据架构阵列有关。
新增的两个项目都脱离不了多年以来BI分析的重点问题“如何有效管理数据和如何在企业中保持一致性”。
尽管企业对BI流程十分熟悉，在开发处理语义模型时仍然会遭受挫败。如果没有业内通用的精确术语，企业在具体定义诸如客户、产品或供应商这类简单名称的时可能都会遇到困难。 |
