当前，在组织中提供差异化的元素越来越稀缺，并且很容易被竞争者适应。位置，产品和服务中的创新过程等方面已逐渐不再成为差异化因素，使公司的行动范围越来越窄，决策的效率和效力变得越来越重要。利用组织必须将所有数据和信息转换成可以在支持决策的组织内最多数量的流程中使用的知识，这一点至关重要。
因此，决定实施商业智能策略的组织必须决定它将优化的业务能力。广泛地应用数据，统计分析，数学模型，支持所选功能的分析方法。遵循Davenport和Harris为我们提供的商业智能的定义；“这是一套使用数据来了解，理解和分析公司活动绩效的技术和程序。” （Davenport&Harris，2009年）。
商业智能为组织提供的主要好处包括：
•提高运营效率
•促进员工的积极性
•提供更好的客户服务
•提前发现问题
•提高业务透明度
•节省成本
（埃克森，2007年）
作为主要工具，用于战略决策的设施（Cano，2007年）
构成商业智能的组件包括：
1.提供给数据仓库的信息源。
2.在存储数据之前，在数据仓库中提取，转换和加载数据的ETL过程。
3.具有元数据或数据字典的数据仓库或数据仓库。它提供了灵活性，并且易于访问和管理。
4. OLAP引擎为我们提供了计算，查询，计划功能，预测和分析大量数据中方案的能力。
商业智能的主要工具（Cano，2007年）：
1.报告生成器.-由专业开发人员用来为小组，部门和组织创建标准报告。
2.最终用户用于查询和报告的工具 -最终用户用来为自己或他人创建报告的工具，无需编程。
3. OLAP工具.-它们允许最终用户以多维方式对待信息，以便从不同的角度和时间段进行探索。
4.仪表板和记分卡工具.-通过它们，最终用户可以使用图形图标一目了然地查看关键性能信息，并且可以根据需要查看更多细节来分析详细信息和报告。
5.计划，建模和整合工具：允许分析师和最终用户使用商业智能信息创建商业计划和模拟。他们可以制定计划，预算，预测。这些工具为仪表板和记分卡提供了目标和指标阈值。
6.数据挖掘工具：它们允许统计人员或业务分析师创建业务活动的统计模型。数据挖掘是发现和解释信息中未知模式以解决业务问题的过程。数据挖掘的最常见用途是：细分，交叉销售，消费路径，分类，预测，优化等。
下图显示了市场情报工具中用户屏幕的外观。
Cano，JL（2007）。商业智能。在JL Cano的《商业智能》（第393页）中。
达文波特（Davenport，TH）和哈里斯（Harris，JG）（2009）。在Analytics（分析）上竞争。在TH Davenport和JG Harris，《分析竞争》（第276页）。墨西哥DF：Alfaomega。
Eckerson，WW（2007）。运营BI中的最佳做法。TDWI数据整理研究所。
