操作方法
商业智能利用人工智能、数据仓库、数据挖掘等先进技术，按企业既定的业务目标，对大量数据进行分析和挖掘，揭示出隐藏的、未知的知识或验证已知的规律，从而支持企业的智能管理和决策，提高企业的核心竞争力
虽然BI的常用工具非常多，但是极少有公司能涵盖所有工具。数据仓库、OLAP、数字化仪表盘、数据和文本挖掘系统是BI最核心的几个技术。在BI常用工具的演变过程中，数据集市是数据仓库演变过来的，数据仓库更多是元数据和数据提取、转换加载系数衍变过来的。目前，BI在数据库数据处理技术方面做得很好，但是在人工智能的核心技术引用方面还有发展的空间。
我们从BI的角度，看一下BI三大核心技术的局限与发展趋势。像数据仓库这样的核心技术，智能性是有限的。它的关键技术包括数据抽取、清洗、转换、加载和维护技术。纯粹的联机分析处理（OLAP）由于缺乏深度学习功能，可以对已知问题进行处理，但不能自动发现新知识的规则，不能自动发现新问题。
有人认为，数据挖掘技术的智能化程度是最高的，它结合了机器学习、数理逻辑、统计学、数据库和神经网络技术等众多领域的知识。总体而言，目前以数据挖掘技术为特征的商业智能，其行为是被动的，不能自动适应环境的变化，不能自动地发掘未知的知识。这恰恰表明商业智能正处于发展过程中，正在向智能化方向发展。