随着公司各类应用系统的建立和完善系统中存储的累计数据逐渐增加。如果这些数据没有被利用和分析，它们总是仅仅是数据。通过商业智能对数据进行分析和挖掘可以发现企业运营中的问题和不足预测趋势，从而提高企业的竞争力将数据转化为财富。
根据文献统计，商业智能在我国的应用始于1996年至2001年，其中大部分是关于一些商业智能软件和国外的研究。从2002年到2005年，它开始成长出现了大量的研究文章，但大多数都是对特写和时事通讯的介绍。商业智能的研究是以数据的积累为基础的，因此它与国内的信息化水平密切相关。
在进行业务智能建模之前，必须对业务对象和流程的分析进行梳理。以收购业务分析为例，将业务划分为采购申请、合同、交付支付、资金预测、流程审批等几个功能模块每个业务都是相互关联的。在合同的统计分析中，采购人员希望看到相关的采购应用程序、供应商、交货和付款计划，而财务人员希望能够预测财务安排。梳理业务同时,用户发现相同的指标,从多个角度来看,有些角度可能是他们之前没有使用过的,我们将分析的角度和分析指标相结合,整个业务流程建立各种分析模型,前者的过程,其后果进行了分析。总之，业务智能建模的过程也是业务功能与流程相结合的过程。
商业智能分析的最终目的是进行数据挖掘和趋势分析，这有助于提升公司的核心竞争力。一般来说，核心竞争力是企业的产品、知识、服务和技术的集合。
信息技术的不断发展为提高企业管理水平，应对日益激烈的市场竞争提供了新的途径。同时，新的要求也促进了新技术和新方法的出现。通过数据分析和数据挖掘，企业充分利用在应用系统中收集到的与企业经营有关的数据，获取有效的信息从而制定相应的应对策略。商业智能分析的重要性进行建模处理和分析的基础上收集了大量的业务数据以发现隐藏的知识、规则和趋势的数据,使数据包含的值可用于企业管理和业务决策,以提高管理水平创造效益。
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