商务智能的数据体系结构主要是指在商务智能框架体系中,数据的分布和流程体系结构。它反映了各业务系统中的数据在经过初步处理和收集、数据仓库、操作数据存储、数据挖掘过程后得到目标数据,最终展示给客户。整个流程涉及到了多种技术,例如数据挖掘、OLAP、数据仓库等。然而在对数据体系结构进行深层分析后依然能发现数据体系结构模型中存在着数据源搜集面窄、数据存储单极化、移动互联网应用集成以及模块化数据展示等问题。本论文针对这些问题,在对模型和技术深层研究的基础上,对模型模块进行了优化改进,得出新型模型理论和架构图,使得商务智能数据体系结构更能够适应市场的需求。主要内容分别为:1.透彻了解并分析数据体系结构中数据采集面问题,对原有的数据采集模型进行优化,提出了基于web搜集引擎技术之上的数据搜集模型、业务联机系统模型、移动互联网数据搜集模型和方法,从而扩大了数据采集面。2.在经过对模块分离化和无缝对接模型的研究后,提出模块低耦合化设计方案、报表系统嵌入设计理论、报表系统的无缝对接技术以及门户系统报表理论设计等。通过使用这些模块的设计,商务智能系统可以很好的无缝对接各种业务系统。3.在经过对数据存储技术的研究后,论文提出存储多极化理论并做出相应的模型设计,以便保证数据的安全性和运行的效率性。4.对模型进行具体实现,用代码和功能模块介绍的方式讲解模型具体实现过程。在模型创建后,为了验证模型的有效性,是否能够合理解决文章开始提出的问题,论文从理论设计实现和验证测试两方面来验证模型的正确性。通过对设计模型的理论实现和模型的应用来验证优化后的模型优点。从新模型创建后的验证效果来看,商务智能数据体系结构中的数据处理过程和展示过程都得到了改进和优化,从而实现商务智能系统能够更好的适应市场的变化。