---BI---
商務智能（Business Intelligence）是指將儲存于各種商業信息系統中的數據轉換成有用信息的技術。

目前，各個行業都面對著激烈的競爭，及時、準確的決策已成為企業生存與發展的生命線。隨著信息技術在企業中的普遍應用，企業產生了大量富有價值的電子數據。但這些數據大都存儲于不同的系統中，數據的定義和格式也不統一，商務智能（BI）系統能從不同的數據源搜集的數據中提取(E)有用的數據，并對這些數據進行清洗，以確保數據的正確性，然后對數據進行轉換(T)、重構等操作后，將其存入(L)數據倉庫或數據集市中；然后運用適合的查詢、分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等管理分析工具對信息進行處理，使信息變為輔助決策(DSS)的知識，并將知識以適當的方式展示在決策者面前，供決策者運籌帷幄。

FYI. BO(狹義的，也就是BOE)屬于BI中的前端展示工具，當然（廣義的）它也包括一些ETL的tool，比如Composer、Data Integrator、Data Federator


---DW---
數據倉庫（Data Warehouse）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用以支持經營管理中的決策制訂過程。（個人感覺這個定義過于飄渺，姑且抄在這）

整個數據倉庫系統的體系結構可以劃分為以下四個層次。
??? 數據源是數據倉庫系統的基礎，是各類數據的源泉，通常包括企業的各類信息。如存放于RDBMS中的各種業務處理數據、各類文檔數據、各類法律法規、市場信息，競爭對手的信息等等。
??? 數據的存儲與管理是整個數據倉庫系統的核心，是數據倉庫的關鍵。數據倉庫的組稱管理方式決定了它由別于傳統的數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫的組織按照數據覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
??? OLAP服務器對分析需要的數據進行有效地集成，按多維模式予以組織，以便進行對角度、多層次的分析，并發現趨勢。
??? 前端工具主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以及各種基于數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。

---總結---
??? 從上面兩個定義可以看出，BI和DW有許多概念重疊的地方，甚至讓人困惑，這二者的關系又如何？到底誰包含誰呀？本人膚淺的理解是：
??? DW概括的是一項技術，而BI概括的是使用（DW）技術的一個領域?；蛟S我們可以說，BI是建立在DW系統上最廣泛、最典型的一種應用。
??? 這里用到了“技術”、“應用”這樣的詞語來形容BI和DW，并不是在于將這兩個概念簡陋化，能表達出我的意思就行。


---補充背景---
2004年的BI峰會，確定了BI即是數據倉庫之上的查詢、報表和多維數據分析。正如本次峰會發言人所概括的當年認為BI是一堆技術工具的集合。

2007年的BI峰會對BI的重定義：我們開始將商業智能視為一個傘狀的概念，它包括了分析應用、基礎架構和平臺和良好的實踐?！?br />
BI究竟是干什么的。一個是信息發布，一個是決策支持。

可見，數據倉庫、數據標準等平臺已經涵蓋在BI范疇里，BI已不再是前端展現工具；BI不再僅屬于技術的范疇了。