-MIS:管理信息系統-快速收集和處理商業信息
-ERP:企業資源規劃系統----準確監測信息流
-BI:商業智能系統-商業決策的大數據指導
1.2.1企業決策過程中的信息需求
管理就是決策，決策需要信息。決策過程實際上是壹個信息輸入、信息輸出、信息反饋的循環過程。
使用計算機輔助商業系統進行決策有五個步驟:
1)請求決策信息。
2)調用商業智能應用(基於數據倉庫的BI可以輔助決策)
3)根據發布的模型、規則或策略確定適當的決策(關鍵步驟)。
4)發布決定
5)采取行動
1.2.2企業信息系統中的商業智能
1.定義:商業智能的概念最早由GartnerGroup在1996中提出。當時，商業智能被定義為壹種技術及其應用，由數據倉庫(或數據集市)、查詢報表、在線分析、數據挖掘、數據備份和恢復等組成。
“商業智能-將存儲在各種商業信息系統中的數據轉化為有用信息的技術”
2.商業智能流程的兩個層次:
壹級:在整合系統數據的基礎上，提供靈活的前端展現(信息處理和分析)。
例如BI報告、儀表板等。
級別2:數據庫中的知識發現(數據挖掘)
例如，大數據、智能推薦
3.商業智能系統→客戶智能、營銷智能、財務智能、銷售智能。
1.2.3商業智能架構
BI流程以業務系統的數據為基礎，通過數據倉庫技術對數據進行處理，將數據整合成有序的信息。經過聯機分析處理技術(OLAP)的分析，這些信息可以表達數據內部的各種關系，對企業管理活動很有幫助。在商業活動中，往往需要進壹步理清數據中的潛規則，這就有賴於數據挖掘技術。
通過對商業智能系統的工作過程進行技術抽象，可以將商業智能的架構分為源數據層、數據轉換層(ETL)、數據倉庫(data mart)層、OLAP和數據挖掘層以及用戶表示層。
1，數據源
也就是說，數據倉庫中的數據源不僅包括組織內部的業務數據、歷史數據和辦公數據，還包括互聯網的相關web數據和其他壹些數據結構。
2.ETL過程
即提取、轉換和加載。
ETL過程負責將業務系統中的各種關系數據、外部數據、遺留數據等相關數據經過清洗、轉換、排序後放入中心數據倉庫。
3.數據倉庫的應用
包括聯機分析處理(OLAP)和數據挖掘(DM)。
通過分析數據倉庫中的多維數據，可以完成決策支持所需的查詢和報表；通過數據挖掘可以發現隱藏在數據中的潛在規則。
4.數據倉庫的數據顯示窗口
BI前端呈現可以提供各種可視化手段，幫助人們快速理解數據的內涵，包括:各種報表工具、查詢工具、數據分析工具，以表格或圖形的方式呈現數據。