随着信息技术和通讯技术的迅速发展,ERP 已经应用到中国的许多企业中,ERP 系统在业务处理过程中产生了大量数据,然而存在于ERP 里的数据是操作型数据,不能直接进行分析处理,从而产生这样的现象:一方面ERP 产生了海量的业务数据,另一方面企业却不能自动从这个海量数据中获得管理决策有用、及时的信息,必须借助于数据二次“开发”——数据库编程或手工处理,缺少数据“挖掘”的技术支持。这样也就产生了海量数据和管理层信息“孤岛”的现象,管理层制定决策还要大量依靠主观的经验判断。在烟草业内日益激烈的竞争过程中,烟草制造业面临着如何进行生产成本控制、如何建立完善的质量体系和合理的激励机制、如何建立面向客户/市场的服务体系等一系列问题。随着企业规模的不断扩大,市场竞争的不断加剧,企业的运营/分析层如何把正确的信息、在正确的时机、提供给相应的决策层,以及决策层如何及时准确地获得必要的决策参考信息等问题将成为一个紧迫而复杂的课题。本文立足烟草行业,运用BI 技术解决企业决策支持的问题。它将ERP 等事务性系统中的原始数据经过抽取、清洗、转换,加载到数据仓库中,构成面向主题的、集成的、时变的数据仓库,有效地实现企业各类信息的整合、共享,实现及时准确的财务分析、运营分析、客户/市场分析等等,为企业的管理、决策提供及时可靠的参考信息依据;运用OLAP 和数据挖掘技术将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策。在企业做大做强的过程中,使企业能精确地把握不断变化的商业环境,做出快速而准确的管理决策。本文结合黔江卷烟厂领导综合查询分析系统,就BI 的核心技术:数据仓库(DW)的建立、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)分别进行了阐述,并讨论了B/S 模式的前端展示平台的实现技术。文章的大体结构是这样的: 第一章介绍了问题提出的背景以及研究的目的和意义,国内外BI 研究现状,并介绍了系统的研究内容和思路;第二章详细阐述了商业智能的概念及相关技术;第三四章是本文的核心部分,主要介绍了领导综合查询分析系统数据仓库的建设,并对OLAP 的Web 实现技术做了介绍;最后总结了全文的工作,分析了BI 实施过程中易存在的问题,并对今后的研究工作和BI 的发展前景进行了展望。