商業(yè)智能(Business Intelligence)是一門涵蓋多種技術(shù)和方法的綜合領(lǐng)域。下面是商業(yè)智能的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：

　　1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehousing)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)集成、主題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)和管理企業(yè)的大量結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)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(yīng)用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析。

　　2. 數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)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(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，然后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的過(guò)程。ETL技術(shù)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載，確保數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(dòng)發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)的技術(shù)。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(shí)和洞察力，為決策提供支持。

　　4. 可視化和報(bào)表(Visualization and Reporting)：可視化和報(bào)表技術(shù)用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解和交互的圖表、報(bào)表和儀表板。通過(guò)可視化，用戶可以直觀地觀察和理解數(shù)據(jù)，快速識(shí)別關(guān)鍵信息和趨勢(shì)。

　　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(shù)，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(shù)支持多維數(shù)據(jù)切片、鉆取、旋轉(zhuǎn)等操作，使用戶可以從不同角度和維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

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

　　7. 預(yù)測(cè)分析(Predictive Analytics)：預(yù)測(cè)分析是一種利用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)事件和趨勢(shì)的技術(shù)。預(yù)測(cè)分析在商業(yè)智能中應(yīng)用廣泛，幫助企業(yè)預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)、市場(chǎng)需求等，為決策提供預(yù)測(cè)和規(guī)劃依據(jù)。