养龙目前，商业智能BI（Business Intelligence）发展的历史有四个重要节点，可以划分为四个阶段进行详细讲解：

　　早期在1958年，IBM 研究员Hans Peter Luhn将商业智能BI定义为：“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统（EIS）和决策支持系统（DSS）等技术应用正是商业智能BI的前身。

　　在1989年，Howard Dresner将商业智能BI描述为：“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”

　　1996 年，咨询机构 Gartner 集团提出商业智能BI的定义：“一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、 数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。“

　　商业智能BI为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、 管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处。让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性， 理性地驱动企业管理和运营。

　　而随着时代的发展，信息化技术更好的帮助商业智能BI实现他的本质工作：即利用现代技术辅助企业决策。

　　至此，在2013 年，Gartner 集团对商业智能BI的概念进行了更新与扩展，在“Business Intelligence”一词中加入“Analytics”(分析/逻辑分析学）， 合并成“Analytics and Business Intelligence”（ABI，分析与商业智能），并且纳入应用、基础设施、工具、 实践等多项内容。并重新定义为商业智能BI是一个概括性术语。它包含了应用、基础结构、工具，以及提供信息访问和分析以改进、优化决策表现的最佳实践。

　　如果说，早期的商业智能BI还只是个高大上的概念，实用性不强的话，那么新时代的商业智能BI则融合了计算机、统计学等相关知识，变得更加的科学。未来随着技术的发展，人工智能AI或许可以帮助BI更加的“智能”。

　　直到今天，商业智能BI进行了全方位的拓展升级，拥有了BI理念、BI架构、BI系统、BI平台、BI工具等形成的方法论，还为企业研发了权限管理、数据可视化、模型管理、血缘管理、指标管理等一系列功能模块。

　　总的来说，现阶段商业智能BI是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。它的主要目的是将企业中不同业务系统例如 ERP、CRM、OA 等数据打通并进行有效的整合（打通业务系统），再利用合适的查询工具和分析工具快速准确的提供报表等可视化分析（查询与报表可视化分析），为企业提供决策支持。