在這個信息爆炸式增長的時代，挖掘數據的潛在價值尤爲重要，越來越多的人將目光聚集於商務智能BI領域。通過數據分析軟件對來自不同的數據源進行統一的處理和管理，並以靈活的方式展示數據之間的聯繫，輔助企業進行決策。
在BI越發重要的今天，如何學習BI應用並熟練掌握它呢？總結一下，大致需要從五個方向着手：
1、學習數據庫知識，掌握基礎技能sql
直白來講，BI就是玩數據的，從數據中獲取各種所需信息。因爲BI的出發點是數據，希望能夠從數據分析中得到有價值的信息，所以從事BI相關的工作是絕對離不開數據庫的。
2、技術方面，學習數據倉庫/ETL以及前端開發
那麼，爲什麼要學習數據倉庫呢？首先，我們認識一下數據倉庫。
數據倉庫，是爲企業所有級別的決策制定過程，提供所有數據類型支持的戰略集合。它出於分析性報告和決策目的而創建，爲需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及合理控制它們。從數據倉庫的定義以及作用可以看出它和BI的作用完美契合，是BI的核心組成部分。
數據倉庫和數據庫僅有一字之差，但它們的作用卻不相同。數據倉庫和數據庫的區別實際來講就是OLTP和OLAP的區別。傳統數據庫系統主要是用聯機事務處理OLTP(OnLine Transaction Processing),也叫操作型處理，它是針對具體業務在數據庫聯機的日常操作，通常對少數記錄進行增刪改查。用戶較爲關心操作的響應時間，數據的安全性完整性以及併發支持的用戶數等問題。而數據倉庫使用的就是OLAP(OnLine Analytical Processing)了，也叫分析型處理，一般是針對某些主題的歷史數據進行分析，提供可靠結論以便支持決策管理。
數據倉庫學習瞭解後，接下來要學習ETL（Extract - Transform-Load）。ETL是數據倉庫的後臺，主要包含數據的抽取、清洗、規範化以及提交四個步驟。它是將數據從源系統加載到數據倉庫的過程。用來描述講數據從來源端經過萃取（extract）、轉置（transform）、加載（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。從OLTP（聯機事務處理）數據庫中提取數據，將其轉換爲與數據倉庫模式匹配並加載到數據倉庫中。
數據倉庫作爲提供所有數據類型支持的戰略集合，對於BI分析數據模型是至關重要的，而ETL從數據庫中提取，清洗數據加載到數據倉庫中，作爲連接數據庫和數據倉庫的紐帶，在我們想要學好BI的前提下，學習ETL也是必不可少的。
當然，這些都是數據層面（底層）的東西，裏子有了，當然面子也需要做好。對於BI來講，數據分析後，我們很有必要將分析得到的結果以清晰炫酷的方式展現出來，做到第一時間抓住人們的眼球。這就需要我們有良好的前臺代碼基礎。
3、選擇技術工具
一個好的工具，可以幫助我們快速牢固的掌握所需技能。
作爲一款全能型數據分析工具，億信ABI不僅支持連接類似oracle、mysql之類的數據庫，還支持類似文件數據或者網絡接口數據，數據來源支持廣泛；億信ABI的分析方式也很豐富，可以滿足市場上的各種場景需求，不論是中國式複雜報表，還是類似天貓雙十一作戰大屏的交互式炫酷效果，它都能實現；億信ABI系統的擴展性和穩定性都很OK，對於大數據量的數據分析，實現系統的線性擴展的同時保證良好的系統穩定性；大數據時代，對數據處理的能力要求也變的更高，億信ABI就實現了千萬、千億甚至更大數據量數據的秒級響應。
作爲行業內頂尖的一款BI工具，億信ABI可以很好地幫助我們學習BI，還可以免費試用呢。
4、學習業務知識
學習相關業務知識，任何行業都有屬於它自己的業務知識。
學習BI，我們要知道業務中的一些專業名詞，比如指標、維度、主題域、主體集、主題表等等，以及業務中的一些具體邏輯，這些對於我們在做BI分析的時候都是十分重要的。
5、實操數據分析工作
紙上學來終覺淺。在理論知識學好的情況下，更加註重的就是實踐了。在實際項目中認真參與，實操數據分析工作，把理論知識融會貫通。
相信只要能夠做好上面的五個方面，我們一定能夠擺脫菜鳥身份，向BI領域的大牛發起衝擊。