商业智能产品有以下类型：1、数据挖掘软件；2 、终端客户查询；3 、报表和分析工具；4、数据集市/仓库产品；5 、立体数据分析软件；6 、技术数据分析软件；7、数据仓库数据库；8、信息集成工具 。目前，市场上的BI产品主要包括：数据挖掘软件 、终端客户查询 、报表和分析工具、数据集市/仓库产品 、立体数据分析软件 、技术数据分析软件、数据仓库数据库和信息集成工具等 。而不同背景的厂商提供的商业智能产品也不近相同 ，名目繁多的产品可以用百花齐放来形容。定义为下列软件工具的集合终端用户查询和报告工具 。专门用来支持初级用户的原始数据访问 ，不包括适应于专业人士的成品报告生成工具 。
OLAP工具提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。OLAP也被称为多维分析。
数据挖掘（Data Mining）软件使用诸如神经网络 、规则归纳等技术 ，用来发现数据之间的关系 ，做出基于数据的推断 。
包括数据转换 、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型，如财务分析模型 。根据综合性数据的组织方式的不同 ，目常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据 ，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据 。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具 ，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用 ，增强决策分析功能 。
延伸阅读：
商业智能的处理流程商业智能（BI）作为一个概念，描述与业务紧密结合 ，并且根据需要进行相关特性展示和数据处理的过程。为了让数据“活 ”起来 ，往往需要利用数据仓库 、数据挖掘 、报表设计与展示、联机在线分析（OLAP）等技术 。数据或者数据源包含的种类繁多，例如存储在关系型数据库中的 ，在外围数据文件中的 ，在业务流中实时产生存储在内存中的等等 。而商业智能最终能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的 ，也可以是战术层和战略层的决策。这些分析有财务管理 、点击流分析（Clickstream） 、供应链管理、关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPI）、客户分析等 。商业智能关注的是 ，从各种渠道（软件，系统，人 ，等等）发掘可执行的战略信息 。商业智能用的工具有抽取（Extraction） 、转换（Transformation）和加载（Load）软件（搜集数据 ，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中） 、数据挖掘和在线分析（Online Analytical Processing ，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据）等 。
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