随着中国加入世界贸易组织,对外开放步伐的加快,商贸企业间的竞争欲加激烈,特别是零售业正面临前所未有的挑战。企业要想在竞争中立于不败之地,必须能够纵观历史和洞察未来趋势,以快速做出决策,应对市场变化。而快速决策来自于对市场、客户、企业营销状况等的正确、充分分析。原有的ERP系统作为一种管理系统难以做到这一点,而商业智能系统则可以很好的解决这个问题。商业智能是一种综合运用了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭新技术,它使我们能够将数据转变为信息和知识。论文结合重庆商社集团商业智能系统的设计与实施,深入分析和研究了商业智能系统及其核心技术:数据仓库技术、联机分析处理和数据挖掘技术。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变得、持久的数据集合,用于支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库技术有效利用了企业在长期运作中积累的大量数据,从而解决了以往“数据丰富、信息贫乏”的矛盾,真正使决策支持系统从“模型驱动”到“数据驱动”的转变成为可能;OLAP技术在数据仓库的基础上进行数据的预测、分析和决策;数据挖掘从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。为了增加系统建设过程的可行性,论文引入了基于生命周期的项目管理理论,提出了一种较为完善、并具有实际使用价值的商业智能系统构建方法。在分析了重庆商社集团信息化特点及业务需求的基础上,提出了商社集团商业智能系统建设的总体架构,并根据实际需求进行了系统功能概要设计和数据仓库主题的分析设计。结合商社集团的零售业板块需求分析和系统设计,给出了基于微软SQL SERVER商业智能解决方案的商社商业智能系统的应用。论文在分析了国内外商业智能系统理论及应用的基础上,明确了商业智能系统在企业管理与决策中的地位与作用。论文重点研究了商业智能系统的构建技术和构建过程,并针对重庆商社集团的特点,研究设计了集团零售业的商业智能解决方案,该方案为我国企业的商业智能系统应用研究提供了有价值的借鉴。