数据挖掘与商务智能是当前数字化时代的核心议题，它们在财务管理类的应用中扮演着至关重要的角色。数据时代，信息量呈爆炸式增长，从计算时代到互联网时代，数据已经成为企业决策和战略规划的关键因素。"商务智能（Business Intelligence，BI）"的概念由此应运而生，它是将大量数据转化为有意义的信息和知识，帮助企业做出更明智的决策，提高运营效率和竞争力。
商务智能的核心在于将数据转化为信息和知识，并进一步转化为行动。正如Data Warehouse Institute所定义的那样，BI是一个将数据转化为信息，再将信息转化为行动的过程，旨在为企业带来实质性的收益。在这个过程中，信息是对数据的解释，而知识则是对信息的深入理解和洞察，包括事实性知识和经验知识。
BI系统通常由多个部分组成，包括数据库、数据仓库、ETL（数据抽取、转换、加载）、数据挖掘模型、多维分析模型和分析展现等。数据库用于日常的事务处理，如订单和销售系统的数据管理。数据仓库则是一个专门设计用于数据分析的集成数据库，它以主题为导向，确保数据的一致性和稳定性，方便进行历史比较和趋势分析。
ETL是数据仓库建设的重要步骤，它负责从不同的数据源中抽取数据，进行清洗、转换，然后加载到数据仓库中。数据挖掘模型利用算法揭示数据中的模式和规律，如关联规则（如啤酒与尿布的故事）。多维分析模型，如OLAP，允许用户从不同角度和层次探索数据，发现深层次的洞察。门户集成则为用户提供统一的访问和交互界面，使得各类报表、查询、预测和仿真分析更加便捷。
BI的应用不仅限于报表和查询，还包括预测分析和仿真分析。例如，销售分析仪表盘可以帮助企业了解销售趋势，预测未来的销售情况，甚至模拟不同的市场策略。同时，BI还能帮助企业优化业务流程，提升各方面的绩效，如通过用户行为分析进行精准营销，或通过搜索引擎营销（SEM）提高广告投放效果。
在面临异构环境、主题不明和对业务系统影响等问题时，数据仓库和OLAP系统提供了有效的解决方案。数据仓库通过集成和清洗数据，确保了数据的可用性，而OLAP则为快速、多角度的分析提供了支持。
商务智能是数据时代企业的必备工具，它通过收集、分析和利用数据，为企业提供决策支持，增强竞争力。随着技术的发展，BI的应用将越来越广泛，未来可能会涉及到更多领域，如人工智能、大数据分析等，为企业创造更大的价值。
