目前，商业智能系统有两种实施策略：

    一种是将BI系统建造在目前已有的业务系统之上，以企业应用集成（EAI）系统为核心，将各个业务系统的独立数据统一成标准数据格式（如XML），然后，由BI系统进行整合、分析、展现。此类BI系统通常是与EAI系统捆绑在一起的，其架构读者可通过EAI系统的相关资料进行了解，此处将不做讨论。

    另一种是将BI系统建立在企业级的数据仓库基础上，由数据仓库将企业的业务数据统一存储在企业逻辑数据模型架构中，然后，通过在数据仓库基础上建立逻辑或物理的数据集市、数据决策系统、数据在线分析系统等子系统，完成数据的整合、分析，然后由前端展现工具对已有的数据（原始数据、整合数据）进行汇总及展现。由于此类BI系统可以分步实施，用户可逐步建立其BI系统，所以成功率比较高。以目前已有的商业智能系统来看，此种架构将成为商业智能系统发展的主流。以下的讨论将以此种架构为基础。

    在企业级的以数据仓库系统为中心的商业智能系统中，其组成架构包括以下几部分：

       ● 源数据系统

       ● 可操作数据存储系统（ODS）

       ● 数据决策系统（DDS）

       ● 在线分析系统（OLAP）

       ● 前端展现工具

       ● 元数据系统

    商业智能系统运行的基础是互相独立、互不兼容的、复杂的源数据系统，各个源数据系统是企业在不同的历史时期建立的，面向不同业务需求的生产系统。因此，依照合理的方式整合源数据系统，将源数据统一存储在以企业逻辑模型构建的ODS系统中，DDS、OLAP、前端展现工具依照用户需求，对数据进行汇总、展示，并按照用户喜好的方式，将结果展现在用户面前是商业智能系统的基本任务。由于企业业务系统的复杂性，各个源数据系统的数据结构、格式、定义各不相同，为了能有效的整合企业数据系统，保持数据的一致性，并将数据统一地展现在客户面前，ETL解决方案是用户唯一的选择。

    ETL解决方案包括数据抽取（E）、数据传输、转换与清洗（T）、数据加载、调度（L），毋庸置言，ETL系统将贯穿整个商业智能系统的全过程，如图所示，从源数据系统到前端展示系统的整个商业智能系统各个组件之间，都存在ETL过程。

    ETL方案对整个商业智能系统的重要性可与血液与人体的作用相提并论，一个有效的ETL处理方案将是系统成功的首要因素。

    ETL方案的选择应考虑以下方面：

    ● 数据操作效率；

    ● 数据操作时间周期；

    ● 定制的灵活性。

    对ETL来说，数据操作的效率是最重要的考虑因素。对效率的考察，应包括以下几点：

    1. 是否支持复杂的数据操作；

    2. 是否支持多任务并行操作；

    3. 是否符合系统对数据处理时间窗口的要求。

    数据操作时间周期的支持包括：

    1. 是否支持各种数据处理时间周期的混合操作；

    2. 是否支持数据的小批量持续加载；

    3. 是否支持数据的大批量定时加载。

    定制灵活性包括：

    1. 是否支持数据依赖的建立；

    2. 是否支持数据流的建立；

    3. 是否支持操作定时启动；

    4. 是否可扩展；

    5. 开发环境是什么，开发是否简单、灵活。

    对于ETL流程的建立，通常有以下两种方式：

    ● 利用数据库系统、业务子系统工具自行开发

    ● 购买现成的ETL工具

    通常情况下，ETL方案中，以上两种方式是同时存在的。一般情况下，利用各个子系统提供的工具进行自行开发，可充分利用子系统的优化操作，提高数据处理效率，但其灵活性和可扩展性欠佳；购买现成的ETL工具（如EAI、Informatic等厂商的ETL工具），可灵活定制数据处理流程，简化数据开发，缩短ETL方案实施周期，但其处理效率较低。因此，建议读者应结合以上的ETL建立方式，在保证ETL性能的前提下，购买合适的ETL工具。