透过上述技术，BI应用DW中的海量数据，OLAP（ROLAPMOLAP）加工成可读性很强的报表信息或知识，展现给决策者，用这些报表信息或知识做为决策的依据，由此来完成数据与价值的转换。

         (3)应用模式

         数据查询是最简单的 BI 应用，输出报表是BI最直接的产物，根据数据连接，加工过程及用途，应用模式大致可以分为四种：格式报表；在线分析；数据可视化；数据挖掘。

         1、格式报表：带格式的数据集合，如：交叉表等。

         2、在线分析：多维数据集合，如：Cube等。

         3、数据可视化：信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如柱图等。世界经理人CIO频道[http://cio.icxo.com]

         4、数据挖掘：从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。分析方法：

            · 分类 （Classification）

            · 估值（Estimation）

            · 预言（Prediction）

            · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

            · 聚集（Clustering）

            · 描述和可视化（Description and Visualization）

         数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中神秘，它不可能是完全正确的。客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。

         (4)社会背景

         中国拥有5000年的文化史，灿烂的文件让日常报表也非常具有凝聚力，交错纵横，里外相嵌，格式诡异、规则古怪、数据集中而文名于世，让无数报表工具折腰。BI概念是从欧美引进的，现有的工具也多是欧美国家提供，中国是世界上报表最复杂的国家，报表设计风格与这些国家有明显的差别，BI工具制作的报表倾向于仅用一张报表说明一个问题，而中国的报表倾向于将尽可能多的问题集中在一张报表中，这种思路直接导致了BI工具应用难度的提升。

         常用的BI 厂商和产品：

         ETL：Informatica, SQL Server Analysis Server

         DW：IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR Teradata 等等；

         OLAP： Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBM

         Data Mining：IBM，SAS，SPSS