【IT168 信息化】BI（Business Intelligence）一词是由Howard Dresner在1989提出的，用来描述一种透过特定的概念与方法，让企业制定决策时能立基于事实基础之上。 

    为了实现这个目标，软件商各自发展出BI的解决方案，实现的技术各有擅长，但简单而言，便是从搜集数据、整理数据、分析数据的过程，最终再呈现给分析人员。每经过一个步骤，资料数据就好像经过粹练一样，更具价值。

    从IT系统的角度而言，广义的BI包含了ETL工具、数据仓库（或数据超市）、在线实时分析引擎和动态报表工具。底下我们将从BI架构分析各组件的组成。

ETL工具

    ETL是将数据进行撷取、转换与加载的过程，数据撷取必须从不同的数据库、应用程序，甚至是非结构化的文件，取得数据来源；转换则包含了像是格式转换、数据加总、合并或是过滤有问题的数据；加载则是将转换后的数据抛转到数据仓库。

数据仓库／数据超市

    数据仓库从定义来说，是具有主题导向、数据整合与时间性的数据库，它和一般在线交易系统（OLTP）不同之处在于，它储存的不是目前营运交易的数据，而是经过整理、汇总后的资料，让不同来源的数据拥有一致性的格式、名称，以免造成混乱。

    由于数据仓库以查询为主，修改机会不高，因此专门设计作数据仓库用途的数据库，会针对这个特性去设计加速查询的方法。

    数据仓库之外，也有数据超市这个概念相似，但规模较小，应用目的更为明确的数据汇整方式。数据超市虽然有成低本、建置快的优点，然而一旦企业需要跨不同的数据超市才能查询结果时，则会形成瓶颈。

在线实时分析（OLAP） 

    在线实时分析工具主要是提供使用者可以实时产生多维度的数据，以进行下钻(Drill down)、Slice、Dice、枢纽等种种不同分析。

    在线分析工具可以让使用者从不同维度来探索资料，这种分析方式让使用者可以不用依赖IT部门，自行建立问题分析报表，信息的取得更为实时，也更能有效支持决策。

    在线实时分析因为数据模型建立的方式不同，可以分为ROLAP、MOLAP。

ROLAP：针对建立在关系型数据库中的数据进行分析

    ROLAP指的是关系型在线分析系统，数据仍采用传统关系型数据库的储存方式，再透过中继数据的对应，产生分析所需要的结果。 ROLAP能储存的数据量大，但是效能逊于MOLAP系统。

MOLAP：针对建立在多维度数据库中的数据进行分析

    MOLAP指的是多维度在线分析系统，在储存数据时，便是以Cube（立方体）的概念储存，因此在进行多维度分析时便相当容易、快速。 MOLAP虽然速度快，但是受限于数据结构，可以储存的数据量受到限制。另外一旦需要的数据不在原有的维度中，就无法进一步查询。

HOLAP：对储存在两种数据库中的数据进行分析

    面对ROLAP和MOLAP各有优、缺点的情况，因而有HOLAP这种混合两者的新在线分析系统出现。检视合计数据时可以透过MOLAP数据库，而需要明细数据时则使用ROLAP数据库，透过这种方式解决鱼与熊掌不可兼得的困境。

动态分析报表

    在OLAP之上，有支持实时性分析的动态报表，和过去静态报表不同之处，就在于它能实时呈现分析结构，无需再重新执行报表产生的过程。动态报表除了支持上述的一些分析方式之外，也有越来越多厂商支持灯号、仪表盘、计分卡、地图等种种图形化的接口，让分析结果能更直觉呈现。