商業智慧（Business Intelligence，簡稱BI）的概念在1996年由Gartner提出。商業智慧是一個技術驅動的過程，它利用軟體和服務讓所有規模的企業實時分析指標和大量資料，將資料轉換為有意義的洞察。儘管今天的企業收集和儲存了大量的原始資料，但很少有企業真正利用這些資料來推動商業洞察和轉型。
在過去，只有那些備有大量資金和人力的公司才能採用商業智慧技術，因為生產和分析資料需要大量的專家和複雜的計算機裝置。由於技術的進步，現在，人們可以使用簡單的一體化軟體程式來執行商業智慧任務。
資料、情報和洞察的區別
資料（Data）是客戶資訊的「原材料」。它可以是年齡、教育程度等個人資訊，可以是對調查問題的單一回答，也可以是一次購買的離散記錄。資料是必不可少的，但就其本身而言，它基本上是無用的——單憑資料無法預測客戶的行為。只有把資料放到具體的環境（context）中，它才有實際意義。例如，一個客戶本月購買了X產品兩次，這本身沒什麼意義。
情報（Intelligence）是對客戶的整體理解，它來自於收集和分析資料。情報是實時研究和審查資料，以產生可操作的洞察。客戶情報意味著更進一步地將資訊放入具體情境中。例如，30歲的、受過小學教育的客戶最近搬家了，並且成立了一個新家庭。
洞察（Insight）是透過收集、分析和綜合客戶情報對客戶的深刻理解。洞察超越了「誰」、「什麼」、「什麼時候」和「在哪裡」來告訴我們為什麼客戶會這樣做，從而指導更好的業務決策。例如，受過良好教育的客戶成立了一個新家庭，因為產品X是尿布，這個新家庭中包括一個嬰兒。我們瞭解到，這個家庭有時也會購買競爭對手的尿布，因為它們更便宜，而且搬進新家後預算很緊張。也許我們可以為提供優惠券，降低他們的成本，幫助這個家庭度過經濟困難時期，從而建立客戶和品牌之間的忠誠度。
商業智慧的組成部分
商業智慧的關鍵組成部分包括：
源系統：這是任何BI活動的起點。企業資料首先在這些資料庫中建立。作業系統（OLTP）形成了資料倉庫所需的大量資料。此外，源系統中也可能包含了來自次要來源的資料，如市場資料等。商業智慧體系應該對所有這些不同格式和標準的資料進行標註。
ETL流程：很可能有多個系統充作BI系統需要的資料來源，因此，資料整合是必要的一步，從不同的資料來源中提取資料，轉換為適合資料倉庫的格式，最後載入到資料倉庫中。這個過程稱為ETL，即「提取（Extract）、轉換（Transform）、載入（Load）」的簡稱。這個流程通常使用市場上的定製解決方案來完成。
資料建模：資料倉庫被設計為分析和報告的來源，因此它的工作速度比生產報告的作業系統快得多。然而，DW並不能很快地滿足所有需求，因為它仍然是一個關係資料庫，而且資料庫有許多限制會減少查詢的響應時間。一方面需要更快的處理速度和更短的響應時間，另一方面需要聚合的資訊，這導致了BI系統中另一層的建立。這一層稱為資料模型，它包含基於檔案或基於記憶體的資料模型，用於生成對報告的快速響應。
資料建模將有助於解決資料來源到底需要什麼、資料的格式以及它與其他資料元素之間的關係。從源系統中提取所有內容是不可行的，因為這會帶來成本問題。資料建模將有助於組織資料，因此將最小化儲存複製的成本和構建資料倉庫所需的工作。
資料倉庫：資料倉庫是BI系統的核心，負責儲存從內部和外部獲得的資料。來自不同來源的所有結構化資料聚集在一個數據庫中，以便在需要時對其進行比較和分析。資料倉庫應該以安全的方式儲存，以便能夠輕鬆檢索及管理。
企業資訊管理：英文為Enterprise Information Management，簡稱EIM，通常包括ETL工具、資料建模工具、元資料管理等。
資料視覺化：BI系統的前端。資料視覺化是使用者可以看到的一部分BI系統，如儀表盤，基本上是最重要和最相關資訊的視覺化顯示。所有的重要資訊都安排在一個螢幕上進行展示，以便使用者可以對資訊進行監視並快速閱讀。儀表盤顯示最重要的業績指標，需要定期監測。
商業智慧應用於營銷
商業智慧提供了合適的工具讓企業實時分析業績指標和大量資料，營銷人員可以利用這些資訊，發起有針對性的營銷活動，並瞭解哪些活動可以產生最大的收益。
客戶資料管理：商業智慧工具從多個領域收集資料，並將這些資料轉換成統一的格式。這些資料提供了對客戶和資料來源的洞察，讓營銷人員知道每一位客戶從哪裡參與進入消費環節。這些工具為營銷和銷售提供了最有效的商業智慧。
預測分析：預測分析揭示了揭示未來趨勢的資料，為未來的行動提供建議。預測分析不僅透過分析客戶過去的行為來為客戶確定最適合他們的資訊，而且還告訴公司哪些產品更適合向哪些客戶營銷。當營銷人員更好地理解客戶行為時，他們就能夠對未來的客戶需求採取主動行為。
技術整合：當客戶使用商業智慧工具進行營銷時，他們建立了一個完全整合的營銷方法。正因為客戶透過所有可用的渠道和資源來研究和討論產品或服務，以決定是否購買；因此，營銷人員必須整合所有可用平臺的資料來設計最佳的互動。整合營銷技術是在客戶與公司的體驗中傳達統一資訊的最佳方式。在客戶的整個購買過程中，資訊的統一對於提供無縫的客戶體驗非常重要。當營銷技術經過整合後，企業在所有平臺上向客戶提供一致的資訊，確保品牌在客戶心中的位置更加突出。
社交媒體分析：這些工具從所有線上平臺的使用者對話和操作中收集資訊。社交媒體分析為營銷部門提供了洞察客戶行為和思維過程的機會。相關的工具分析了網頁瀏覽和社交媒體的統計資料。網路分析為營銷人員提供資料，告訴他們網站的哪些部分、連結和廣告能讓客戶更成功地訪問他們的網站。這些資料可以讓營銷人員在網站內容和資訊方面做出更好的決策。
客戶情報
與BI相類似的一個概念是客戶情報（Customer Intelligence，簡稱CI）。簡單來說，客戶情報是關於客戶的洞察。企業從多個數據源獲取資料並進行分析。客戶情報不僅告訴決策者客戶是誰、什麼時候、何時、何地，而且還告訴他們為什麼。正是瞭解了客戶為什麼會這樣做，企業才能適應客戶的需求。良好的客戶情報不僅能提供資訊，還能指導和建議企業在現實世界中做出商業決策。大多數人認為，CI是BI的一部分，但代表了發展前景。
CI出現的背景，是權力的天平從企業轉向客戶。客戶現在可以隨時獲取關於公司和競爭對手的大量資訊，他們會利用這些資訊。微博、微信朋友圈等社交媒體，以及大眾點評等線上評論網站給了他們一個擴音器，來傳播他們對品牌的感受，不管是積極的還是消極的，這些聲音都會產生影響。因此，企業必須更迅速、更全面地獲取、利用有關客戶的情報，以做出有效的業務決策。
成功的客戶情報工作，首先需要有效地將各種渠道的資訊收集到單個儲存庫的能力，以供後續的檢查和分析工作。接下來，企業需要有分析資料以獲取洞察所需的技術基礎設施，客戶行為建模、客戶生命週期價值預測、預測分析和機器學習等技術。最後是在分析基礎上採取有效行動的能力，並測量每一次行動的結果，最佳化未來的營銷行動，也就是將客戶情報系統連線到一個自動化的活動排程\測試\最佳化引擎，這樣就可以安排個性化的、與客戶相關的互動。
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