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

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

　　3. 數據挖掘(Data Mining)：數據挖掘是一種從大規(guī)模數據集中自動發(fā)現模式、關聯和趨勢的技術。在商業(yè)智能中，數據挖掘用于探索數據，發(fā)現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據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據，快速識別關鍵信息和趨勢。

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

　　6. 數據可視化工具和平臺：商業(yè)智能的技術也涉及各種數據可視化工具和平臺，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)建和分享數據可視化。

　　7. 預測分析(Predictive Analytics)：預測分析是一種利用歷史數據和統(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。