商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出。
加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
以上内容参考 百度百科-商业智能
目前，商业智能（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。它的主要作用是将企业中不同业务信息系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。目前国内外主流的商业智能BI有tableau，powerbi，派可数据等。
数据可视化-派可数据商业智能BI
在现阶段商业智能BI定义确立前，商业智能还经历了三个发展阶段：
早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。
在1989年，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”
1996 年，咨询机构 Gartner 集团提出 商业智能BI 的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、 数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。“商业智能BI 为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。
BI 英文拼写Business Intelligence，中文意思是商业智能，又称商业智慧或商务智能，是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。工作中常用于公司数据分析、数据可视化、业务报表的开发和运维当中。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
