商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现4个主要阶段，其中 （问题1） 是处理海量数据的基础；数据分析是体现系统智能的关键，一般采用 （问题2） 和数据挖掘技术。
商业智能系统包含数据预处理、建立数据仓库、数据分析、数据展现四大核心阶段。其中建立数据仓库是处理海量数据的核心基础，它能集中、稳定且结构化地存储企业多源异构数据，为后续分析提供统一可靠的数据支撑，而数据预处理仅作为前置准备环节，负责通过ETL完成数据的清洗与集成。数据分析是商业智能体现智能价值的关键环节，核心技术包含联机分析处理（OLAP）与数据挖掘，OLAP支持多维度复杂数据分析，可快速实现数据的切片、切块、钻取等操作，适配大规模数据的深度分析需求；与之不同的联机事务处理（OLTP）侧重高频事务操作的高并发与实时性，适用于银行转账、电商下单等场景，并不适配复杂分析需求，脱机类的分析或事务处理技术也不属于商业智能的主流分析范畴。
本题考察的是商业智能系统的基本组成与关键技术。
商业智能系统通常包含四个阶段：数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现，各阶段各有侧重点。
问题 1：
A选项 数据预处理：主要是通过ETL（抽取、转换、加载）实现数据清洗与集成，为数据仓库准备数据，但它不是支撑大规模数据处理的核心环节，错误。
B选项 建立数据仓库：数据仓库为企业提供统一的数据存储环境，能够集中、稳定、结构化地保存海量数据，是商业智能处理大数据的基础，正确。
C选项 数据分析：这是商业智能的核心价值所在，但它依赖于仓库中数据的支撑，不是大数据处理的基础，错误。
D选项 数据展现：主要是将分析结果通过报表、仪表盘、可视化图表等方式呈现给用户，属于结果输出阶段，不是数据处理的基础，错误。
因此，选择 B。
问题 2：
A选项 联机分析处理（OLAP）：用于支持多维度的数据分析，能快速实现对大规模数据的切片、切块、钻取，是商业智能系统中数据分析的常用技术，与数据挖掘并列为核心方法，正确。
B选项 联机事务处理（OLTP）：主要面向事务型操作，如银行转账、电商下单，强调高并发与实时性，不适合做复杂分析，错误。
C选项 脱机分析处理：不是商业智能中常用的技术术语，错误。
D选项 脱机事务处理：强调批量处理，适合夜间任务，不属于商业智能分析范畴，错误。
因此，选择 A。