信息系統正在經歷著“MIS → ERP →BI”的演變過程
- MIS:管理信息系統－快速收集和處理商業信息
- ERP：企業資源計劃系統－準確監控信息流
- BI：商業智能系統－大數據輔導企業經營決策
1.2.1 企業決策實現過程的信息需求
管理就是決策，決策需要信息。決策過程實際上就是壹個信息輸入、信息輸出及信息反饋的循環過程。
使用計算機輔助商業系統進行決策需要經過5個步驟：
1）提出決策信息請求
2）調用商業智能應用程序 （基於數據倉庫的BI可輔助決策）
3）基於已發布的模型、規則或是策略確定適當的決策（關鍵步驟）
4）發布決策
5）采取行動
1.2.2 企業信息化系統中的商業智能
1、定義：商業智能的概念最早是 Gartner Group 於1996年提出來的。 當時將 商業智能定義為 壹類由數據倉庫（或數據集市）、 查詢報表、 聯機分析、 數據挖掘、 數據備份和恢復等部分組成的， 以幫助企業決策為目的的技術及其 應用。
“商業智能——將存儲於各種商業信息系統中數據轉換為有用信息的技術”
2.商業智能過程的兩個層次：
層次壹：整合系統數據基礎上提供靈活的前端展現 （信息處理分析）
eg.BI報表，Dashboard等
層次二：數據庫中的知識發現（數據挖掘）
eg.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 商業智能的體系結構
BI過程以來自業務系統的數據為基礎，經過數據倉庫技術的處理，整合數據並將其轉化為有序的信息；這些信息經過聯機分析處理技術（OLAP）的分析後，可以表達出數據內部的各種關聯， 這是對商業管理活動有很大幫助的知識；經營活動中很多時候還要進壹步明確數據中隱藏 的規則，這要靠數據挖掘技術。
將商業智能系統工作的這壹 過程 進行技術上的抽象，可以 把商業智能的體系結構分為源數據 層、數據轉換層（ ETL）、數據倉庫（數據集市）層、OLAP 及數據挖掘層和用戶展現層。
1、數據源
即數據倉庫中的數據來源，既包括組織內部的業務數據、歷史數據、辦公數據等，也包括互聯網的相關web數據，以及部分其他數據結構的數據。
2、ETL過程
即抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load）。
ETL過程負責將業務系統中各種關系型數據、外部數據、遺留數據和其他相關數據經過清洗、轉化和整理後放進中心數據倉庫。
3、數據倉庫的應用
包括聯機在線分析處理（OLAP）和數據挖掘（DM）
通過對數據倉庫中多維數據分析操作，可以完成決策支持需要的查詢及報表；通過數據挖掘可以發現隱藏在數據中的潛在規則。
4、數據倉庫的數據展示窗口
BI前端展示可以提供各種能幫助人們快速理解數據內涵的可視化手段，包括：各種報表工具、查詢工具和數據分析工具以表格或圖形化的手段對數據的展現