在企業(yè)的定位可以是：報(bào)表查詢和展現(xiàn)+數(shù)據(jù)分析挖掘+數(shù)據(jù)預(yù)警+數(shù)據(jù)管理。

1、報(bào)表查詢和展現(xiàn)

       簡(jiǎn)單報(bào)表的快速查詢和制作

2、數(shù)據(jù)分析挖掘

       配合數(shù)據(jù)挖掘工具，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分析業(yè)務(wù)

3、數(shù)據(jù)預(yù)警

       數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)加載呈現(xiàn)，指標(biāo)預(yù)警

4、數(shù)據(jù)管理

       數(shù)據(jù)和報(bào)表的權(quán)限管理，防止信息外露

       從技術(shù)上來(lái)講，傳統(tǒng)的商業(yè)智能就是從不同的數(shù)據(jù)源中收集有用的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性；然后將數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換，再加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中；最后選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘分析工具和OLAP工具，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為報(bào)表、Dashboard等可視化形式的信息，SAP BO \ IBM Cognos都是這樣的方案。

       新型的商業(yè)智能作用也類似，只不過(guò)將OLAP工具和ETL工具都可以集成到一整套的系統(tǒng)里去，流過(guò)的數(shù)據(jù)可世界ETL處理，直接在線多維度分析，前端可進(jìn)行分析操作，例如FineBI。
以帆軟FineBI對(duì)商務(wù)智能的定義，從業(yè)務(wù)上可以劃分為五個(gè)層次：

第一個(gè)層次是告訴企業(yè)發(fā)生了什么

       提供事先預(yù)制好的報(bào)告、企業(yè)平衡記分卡或綜合管理“儀表盤”，利用集中管理的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)，解決企業(yè)運(yùn)營(yíng)績(jī)效問題，監(jiān)控企業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的報(bào)告用簡(jiǎn)單的方式表象出來(lái)。當(dāng)利用“儀表盤”和記分卡時(shí)，用戶可以擴(kuò)充到很多的部門和客戶，但是發(fā)生了什么是了解企業(yè)過(guò)去干了什么。

第二個(gè)層次是讓企業(yè)探索為何發(fā)生

       也叫例外分析，業(yè)務(wù)部門可以從固定的報(bào)表、報(bào)告和一些關(guān)鍵的KPI中，可以得到很多相關(guān)的信息，但是當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)問題時(shí)，需要了解為何發(fā)生了這些問題。這時(shí)，就需要即席查詢和在線分析（OLAP）。

       業(yè)務(wù)分析員經(jīng)常需要自己根據(jù)問題的需要完成自己的分析和報(bào)告。在很多情況下，業(yè)務(wù)分析員和決策制定者需要一套商務(wù)智能的工具，通過(guò)訪問集成好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，獲得需要的信息。

第三個(gè)層次是讓用戶實(shí)時(shí)看到現(xiàn)在發(fā)生了什么

       這個(gè)層次是實(shí)時(shí)的信息分析。企業(yè)決策層建立當(dāng)前情況下的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和決策。為了該層次的成功，幾乎需要獲得實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，查詢可以回答及時(shí)發(fā)生的問題。由此，運(yùn)營(yíng)模式和業(yè)務(wù)流程會(huì)發(fā)生較大的變化。

       例如：當(dāng)客戶因某種原因?qū)Ψ?wù)不滿時(shí)，需要退出服務(wù)或者產(chǎn)品時(shí)，相關(guān)客戶服務(wù)人員發(fā)現(xiàn)這個(gè)客戶是企業(yè)的大客戶時(shí)，他應(yīng)該迅速將情況發(fā)短信息給該客戶的大客戶經(jīng)理，大客戶經(jīng)理很快查找到該客戶的消費(fèi)記錄，馬上和客戶聯(lián)系，爭(zhēng)取挽留客戶。而不是當(dāng)客戶流失后才著急和客戶聯(lián)系。

第四個(gè)層次是幫企業(yè)預(yù)見即將發(fā)生什么

       客戶發(fā)現(xiàn)僅僅了解現(xiàn)在還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，將來(lái)會(huì)發(fā)生什么，風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和評(píng)估是非常重要的。還需要統(tǒng)計(jì)分析的功能，來(lái)幫助分析客戶的細(xì)分、預(yù)測(cè)客戶的行為、預(yù)言客戶業(yè)務(wù)的趨勢(shì)、辨認(rèn)欺詐行為等等。需要這種模型的客戶群是非常大的，由于它需要復(fù)雜的算法、統(tǒng)計(jì)模型和大量的數(shù)據(jù)，所以需要支持大數(shù)據(jù)量的處理能力，像并行算法和網(wǎng)格計(jì)算是極其必要的。

第五個(gè)層次是“我希望發(fā)生什么”

       決策是由系統(tǒng)提供的，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是由運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)得到的。例如由Web頁(yè)獲得，或者由基于市場(chǎng)條件和用戶需求進(jìn)行的特價(jià)、促銷活動(dòng)得到。所以可以建立清楚的決策和業(yè)務(wù)政策，讓事件沿著正確的軌跡、朝著預(yù)定的方向行進(jìn)，達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。