在这个信息爆炸式增长的时代，挖掘数据的潜在价值尤为重要，越来越多的人将目光聚集于商务智能BI领域。通过数据分析软件对来自不同的数据源进行统一的处理和管理，并以灵活的方式展示数据之间的联系，辅助企业进行决策。
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在BI越发重要的今天，如何学习BI应用并熟练掌握它呢？总结一下，大致需要从五个方向着手：
1、学习数据库知识，掌握基础技能sql
直白来讲，BI就是玩数据的，从数据中获取各种所需信息。因为BI的出发点是数据，希望能够从数据分析中得到有价值的信息，所以从事BI相关的工作是绝对离不开数据库的。
2、技术方面，学习数据仓库/ETL以及前端开发
那么，为什么要学习数据仓库呢？首先，我们认识一下数据仓库。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有数据类型支持的战略集合。它出于分析性报告和决策目的而创建，为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及合理控制它们。从数据仓库的定义以及作用可以看出它和BI的作用完美契合，是BI的核心组成部分。
数据仓库和数据库仅有一字之差，但它们的作用却不相同。数据仓库和数据库的区别实际来讲就是OLTP和OLAP的区别。传统数据库系统主要是用联机事务处理OLTP(OnLineTransactionProcessing),也叫操作型处理，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行增删改查。用户较为关心操作的响应时间，数据的安全性完整性以及并发支持的用户数等问题。而数据仓库使用的就是OLAP(OnLineAnalyticalProcessing)了，也叫分析型处理，一般是针对某些主题的历史数据进行分析，提供可靠结论以便支持决策管理。
数据仓库学习了解后，接下来要学习ETL（Extract-Transform-Load）。ETL是数据仓库的后台，主要包含数据的抽取、清洗、规范化以及提交四个步骤。它是将数据从源系统加载到数据仓库的过程。用来描述讲数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。从OLTP（联机事务处理）数据库中提取数据，将其转换为与数据仓库模式匹配并加载到数据仓库中。
数据仓库作为提供所有数据类型支持的战略集合，对于BI分析数据模型是至关重要的，而ETL从数据库中提取，清洗数据加载到数据仓库中，作为连接数据库和数据仓库的纽带，在我们想要学好BI的前提下，学习ETL也是必不可少的。
当然，这些都是数据层面（底层）的东西，里子有了，当然面子也需要做好。对于BI来讲，数据分析后，我们很有必要将分析得到的结果以清晰炫酷的方式展现出来，做到第一时间抓住人们的眼球。这就需要我们有良好的前台代码基础。
3、选择技术工具
一个好的工具，可以帮助我们快速牢固地掌握所需技能。
作为一款全能型数据分析工具，亿信ABI不仅支持连接类似oracle、mysql之类的数据库，还支持类似文件数据或者网络接口数据，数据来源支持广泛；亿信ABI的分析方式也很丰富，可以满足市场上的各种场景需求，不论是中国式复杂报表，还是类似天猫双十一作战大屏的交互式炫酷效果，它都能实现；亿信ABI系统的扩展性和稳定性都很OK，对于大数据量的数据分析，实现系统的线性扩展的同时保证良好的系统稳定性；大数据时代，对数据处理的能力要求也变得更高，亿信ABI就实现了千万、千亿甚至更大数据量数据的秒级响应。
作为行业内顶尖的一款BI工具，亿信ABI可以很好地帮助我们学习BI，还可以免费试用呢。
4、学习业务知识
学习相关业务知识，任何行业都有属于它自己的业务知识。
学习BI，我们要知道业务中的一些专业名词，比如指标、维度、主题域、主体集、主题表等等，以及业务中的一些具体逻辑，这些对于我们在做BI分析的时候都是十分重要的。
5、实操数据分析工作
纸上学来终觉浅。在理论知识学好的情况下，更加注重的就是实践了。在实际项目中认真参与，实操数据分析工作，把理论知识融会贯通。
相信只要能够做好上面的五个方面，我们一定能够摆脱菜鸟身份，向BI领域的大牛发起冲击。