商业智能（BI）系统以挖掘数据价值、辅助决策为核心，整体流程涵盖四大关键阶段：第一是数据预处理，核心依托抽取、转换和加载（ETL）技术，负责从多源异构的业务数据源中抽取数据，完成清洗、格式转换等处理后加载至目标存储，这是保障后续分析数据质量的前置关键环节，需注意联机事务处理（OLTP）是支撑企业日常业务交易的事务型系统，并不属于BI的预处理范畴；第二是数据仓库构建，数据仓库是专为分析场景设计的存储体系，是BI系统处理海量历史数据、支撑多维度分析的核心基础，区别于常规业务数据库的交易型定位；第三是数据分析阶段，核心依赖联机分析处理（OLAP）与数据挖掘两大技术，其中OLAP主打多维度、交互式的数据分析，可快速响应用户复杂的多维查询与统计需求，数据挖掘则通过各类算法模型从海量数据中挖掘潜在的模式、规律与关联，实现从数据到知识的深度转化；第四是数据展现阶段，通过可视化技术将分析结果以直观易懂的形式呈现，降低决策门槛，助力决策者高效获取关键信息。