商業(yè)智能(Business Intelligence)是一門涵蓋多種技術和方法的綜合領域。下面是商業(yè)智能的幾個關鍵技術：

　　1. 數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehousing)：數(shù)據(jù)倉庫是一個集成、主題導向的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，用于存儲和管理企業(yè)的大量結構化和半結構化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通過提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖和高性能的查詢能力，支持商業(yè)智能應用的數(shù)據(jù)訪問和分析。

　　2. 數(shù)據(jù)提取、轉換和加載(ETL)：ETL是指從不同的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，經(jīng)過清洗、轉換和整合，然后加載到數(shù)據(jù)倉庫中的過程。ETL技術負責數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉換和加載，確保數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的一致性和可用性。

　　3. 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)：數(shù)據(jù)挖掘是一種從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中自動發(fā)現(xiàn)模式、關聯(lián)和趨勢的技術。在商業(yè)智能中，數(shù)據(jù)挖掘用于探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和洞察力，為決策提供支持。

　　4. 可視化和報表(Visualization and Reporting)：可視化和報表技術用于將數(shù)據(jù)轉化為易于理解和交互的圖表、報表和儀表板。通過可視化，用戶可以直觀地觀察和理解數(shù)據(jù)，快速識別關鍵信息和趨勢。

　　5. 在線分析處理(OLAP)：OLAP是一種用于多維數(shù)據(jù)分析的技術，它提供了靈活的、交互式的數(shù)據(jù)探索和查詢功能。OLAP技術支持多維數(shù)據(jù)切片、鉆取、旋轉等操作，使用戶可以從不同角度和維度對數(shù)據(jù)進行分析。

　　6. 數(shù)據(jù)可視化工具和平臺：商業(yè)智能的技術也涉及各種數(shù)據(jù)可視化工具和平臺，如Tableau、Power BI、QlikView等。這些工具提供了豐富的圖表庫、儀表板設計和交互功能，方便用戶創(chuàng)建和分享數(shù)據(jù)可視化。

　　7. 預測分析(Predictive Analytics)：預測分析是一種利用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型來預測未來事件和趨勢的技術。預測分析在商業(yè)智能中應用廣泛，幫助企業(yè)預測銷售趨勢、市場需求等，為決策提供預測和規(guī)劃依據(jù)。