企业信息化发展到一定程度,在应用如ERP、SCM、CRM等业务系统过程中,产生并积累了各种大量数据,不同应用所形成的数据更容易形成信息孤岛。如何充分利用不同业务部门的详尽数据加以综合分析,是当前企业面临的一个新问题。企业急需一种平台,能有助于把客户和运营数据智能的转化为知识,使企业做出最佳决策,赢得市场竞争优势。信息技术的发展带来了新的挑战,同时也给问题的解决带来了可能。实践证明,商务智能概念的提出和发展为这个问题提供了一个较好的解决方案。本文对商务智能关键技术做了深入研究,主要工作如下:1)首先对比分析企业数据仓库与数据集市、数据仓库与ODS的区别和联系。将三者综合得到一种多层逻辑模型,并给出基于此模型的商务智能系统架构。概括了一种新型商务智能构建方法,其将构建过程划分为两个阶段:创建阶段和“消费”阶段。2)针对不同结构数据分别给出ETL设计方法。同时给出了一些ETL功能评价标准,其可用于ETL方法的评价和选型。基于传统数据模型,提出BI星型模型并做了对比分析,给出各个模型的适用范围。并结合数据仓库业务特点、数据库设计原则、数据存储空间等多方面论述数据模型调优策略。3)将OLAP多维分析与Web服务相结合,提出了基于Web服务的OLAP的设计方法。最后介绍并论述数据挖掘在商务智能系统中的应用。