近年来随着经济的发展、数据量的积累以及竞争的加剧,企业急需实现快捷的综合业务分析,为管理决策提供准确有效的信息,由此商业智能(BI)软件系统得到很快发展。在金融、电信、保险、零售等数据集中程度高的行业,商业智能技术得到了大量的应用并取得了显著的效果,相应的商业智技术也日趋成熟。国内外许多重量级供应商也纷纷推出了各自的商业智能产品。但在生产制造领域内,尤其是配方产品的制造行业,由于企业之间信息化水平高低不齐,商业智能并未得到很好的利用。配方产品企业积累的大量的历史数据,其中蕴含这很多宝贵的经验和知识。企业需要从这些数据挖掘出这些知识,使传统的经验配方转变为科学配方,以支持产品质量的稳定和提高以及新产品的开发,提高品牌产品的综合竞争能力。本文在分析商业智能(BI)的架构及关键技术的基础上,结合配方产品行业的共同特点,以产品质量稳定和提高为目的,以原料分析、配方设计以及工艺加工参数分析为主线,给出了适合配方产品辅助系统的商业智能系统建设方案。并以卷烟配方辅助设计系统为例,结合实际业务需求,阐述了配方辅助系统商业智能的构建流程。本文首先介绍了商业智能的概念以及它的关键技术,包括数据仓库技术、ETL技术、OLAP技术以及数据挖掘技术等。然后分析了青岛卷烟厂的卷烟配方辅助系统项目情况以及系统的架构。然后以SQL Server2005商业智能工具为平台,介绍了商业智能系统在卷烟配方辅助系统的整个流程。业务需求分析介绍了原料、配方、工艺等配方行业的三大主要业务。逻辑设计和物理设计介绍了数据仓库建设的主要维度模型,包括维表和事实表。ETL过程数据抽取、转换、加载(ETL)系统的建立和SSIS程序包的设计和使用。OLAP设计介绍了多维数据集的创建过程,建立事实表、维度表及其关系。数据挖掘分析介绍了决策树、关联规则和时间序列等算法在卷烟生产数据分析中的使用方法。最后从数据分析的角度展示了卷烟配方辅助系统的应用效果,包括不同的分析方法和前端展示效果。本文为商业智能应用及分析在配方行业的应用提供了借鉴和参考。