隨著商業智能和大數據價值的不斷深入人心，各行各業都對BI商業智能系統有了不同程度的探索。據悉，商業智能的應用每年正以5%~6%的速率增長，中小企業的形勢尤為迅猛，其應用范圍大到全面布局，小到具體業務，幫助企業利用數據分析企業運行現狀，制定科學合理的決策和預判，成果有目共睹。
然而，很多未接觸過的企業會認為商業智能系統只是買個技術買個軟件而已。其實不然，作為一個商業智能解決方案，從前期部署到后續維護，需要考慮各方面因素，比如數據系統后端架構，企業業務需求的適應，實施技術如何融入到內部工作流程等等。那么，企業到底該如何建設BI商業智能系統呢，我們通過FineBI的部署流程來了解商業智能的應用之道。
分析需求
BI商業智能系統項目首要解決的是各業務系統之間數據整合問題，搭建一個數據整合平臺，為企業管理人員提供提供一個全局的視圖，通過強大的數據查詢和報表展示功能讓決策者能夠將數據轉換為知識進而輔助決策，為企業未來的經營狀況作出準確的預測。
需求分析是商業智能項目最重要的一步，需要詳細了解項目背景、業務目標、業務需求、業務范圍等內容，明確企業對商業智能的期望和需要分析哪些主題。
項目背景主要描述企業目前已有系統的現狀，包括不同的歷史時期，它的業務需求分別是什么。因為以往的這些獨立的信息系統數據分散，業務之間無法共享信息，數據展示單一，數據存在不一致現象，導致企業領導層無法從全局的角度對業務進行綜合分析。業務范圍是對項目團隊所有人員工作范圍的界定和個層級人員之間的權限設置。
業務需求是描述客戶對于系統實現的總體性要求，以什么以及多少維度進行分析。
功能需求可以包含各業務主題分析、關鍵性指標查詢和監控、報表查詢和數據挖掘等內容。
其具體功能框架如下：
數據倉庫 建模
需求分析是基礎，而后就要建立數據倉庫模型。在系統設計和開發之前，一般業務人員和設計人員要共同參與概念模型的設計，業務人員和設計人員之間要達成一致的核心業務概念。在系統設計開發時，業務人員和系統設計人員共同參與邏輯模型的設計，最后開發人員以邏輯模型為基礎進行物理模型設計。
ETL:數據抽取、清洗、轉換、加載
抽取主要負責將數據倉庫需要的數據從各個業務系統中抽取出來。如果每個業務系統的數據情況各不相同，可能對每個數據源都需要建立獨立的抽取流程。通過數據抽取程序，將數據從業務源系統中不斷抽取出來，抽取周期可以設定為某個固定時間，也可以設定為某個時間間隔。清洗階段是對業務源數據的清洗和確認，檢查抽取的源數據質量是否達到數據倉庫的規定標準。
轉換是對源系統的數據做最后一步的修改，包括對源數據的聚合以及各種計算，是整個ETL過程的核心部分。
加載是將數據加載到最后的目標表中，其復雜度沒有轉換高，一般采用批量裝載的形式。
建立商業智能分析報表
商業智能分析報表是BI商業智能系統建設的最終成功展現。這時企業的高層領導就可以從全局建立分析，以多個視角查看企業的運營情況，并且按照不同的方式去探查企業內部的核心數據，從而對公司未來經營狀況進行科學地預測和判斷。
其實，BI商業智能系統嚴格的來說是一種商業智能解決方案，除了全面深入的系統建設，更需要企業管理者和業務人員科學化的管理思想來運行和維護。這就需要人員不斷提高數據分析的技能和及時了解行業動態，強強聯手，為企業發展保駕護航。
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