商业智能系统的处理分为四大核心阶段，数据预处理环节依托ETL（数据抽取、转换、装载）技术完成异构原始业务数据的整合，数据清洗、集成等是ETL流程中的局部环节，而数据集市、数据立方体属于数据仓库层面的组织结构，并非预处理手段。数据仓库的搭建是后续数据分析的核心基础。数据分析环节是商业智能的核心体现，主要依赖两类核心技术：联机分析处理（OLAP）主打多维数据的交互式分析，支持上卷、下钻、旋转等操作，实现多角度的数据探查；数据挖掘则聚焦于挖掘数据中隐藏的规律与模式，通过构建分析模型完成对企业未来发展趋势的预测，二者形成互补。此外要注意区分操作型处理技术联机事务处理（OLTP），它面向日常业务操作场景，与OLAP、数据挖掘这类分析类技术定位完全不同，而知识库更多应用于专家系统领域，并非商业智能分析的核心技术。最后数据展现阶段负责将分析结果以可视化形式输出，便于决策人员直观理解与使用。