商业智能(Business Intelligence，简称BI)是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，改善商务决策水平，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。在制造企业的成长过程中，应该具备两个重要的能力：清晰现在、洞察未来。而这两个能力的获取都需要商业智能的帮助，通过建立企业的商业智能，提高企业的核心竞争力，是企业信息化发展的必然趋势。由于受到传统业务系统的限制，制造企业现有的信息化系统往往无法得到企业信息的一个全局视图，不能满足数据分析、研究及挖掘等需求。本文以制造型企业业务需求为前提，提出了商业智能的解决和应用实施方案，首先研究了数据仓库的基本原理及其与商业智能的关系，并基于SQL Server2008BI平台创建了以生产、库存和销售为主题的数据仓库，且通过SSIS集成服务从源数据库中抽取、转换和加载相关数据到数据仓库中；然后，利用SSAS服务对三个分析主题建立了相应的多维数据集，并实现了的多维度、多层次的OLAP分析；接着通过SSRS报表服务完成商业智能的交付任务。OLAM联机分析挖掘是研究如何将数据挖掘技术（DM）和联机分析处理技术（OLAP）有机结合、优势互补的热点技术。本文将销售立方体中的客户数据作为数据源，在商业智能理论和数据挖掘技术的基础上，针对企业定位目标客户的需求，通过对四种数据挖掘算法的模型比较后发现，决策树分类模型具有更好的灵活性和有效性，将该模型用于预测目标客户群体。