1.需求分析，明确业务目标和需求
商业智能需要明确具体的业务目标和需求，这是BI实施的关键，也是后续所有工作的基础。需要与企业管理层沟通，了解其具体的业务目标和需求，进而制定BI实施计划。
是BI实施的第一个步骤，在其他活动开展之前必须明确地定义组织对BI的期望和需求，包括需要分析的主题，查看各主题的角度（维度）和需要发泄组织的哪些方面的规律等
2.数据仓库建模-实施前的方案设计
通过对企业需求的分析，建立企业数据仓库的逻辑模型和物流模型（偏向实施钱的开发方案的设计），并规划好系统的应用架构，将企业各类数据按照分析主题进行组织分类
3.数据抽取-数据整合和分析
在确定业务目标和需求后，需要采集各种相关数据，包括内部业务数据、市场数据、供应链数据等等。为了将这些数据整合在一起，需要对数据进行清洗、转换和加工，以便后续的分析和挖掘。这个步骤需要使用数据仓库和ETL（Extract, Transform, Load）工具等技术。
在完成数据采集和整合后，需要进行数据分析和挖掘，以发现数据中潜在的价值和关系。可以使用数据挖掘和统计分析等技术，寻找数据中的趋势和规律，制定相应的数据模型和算法。
4.建立商业智能分析报表
BI分析报表需要专业人员按照用户制定的格式进行开发，用户也可自行开发（开发方式简单、快捷），将分析结果以图表、报表等形式展示出来，让决策者更加直观地了解企业的运营状况。
5.需求验收
建立好BI分析报表后，需要相关的数据开发人员和业务分析人员进行验收，确保部署前能满足企业需求，主要验收数据口径和图表的展示，减少重复开发布置的操作。
6.部署应用
在完成数据可视化和报表后，需要将BI系统部署到企业内部，并进行培训和操作说明，以便管理层和业务人员使用。需要考虑数据安全、权限控制和系统稳定性等因素，确保BI系统能够正常运行并得到广泛应用。
7.系统监控和改进完善
在BI系统部署后，需要对系统进行监控和优化，以保证其能够稳定运行并不断满足业务需求。需要根据用户反馈和数据情况进行调整和改进，以不断提升系统性能和用户体验。在用户使用一段时间后可能会提出更多、更具有的需求，需要后期对系统进行重构和完善。
**BI能够辅助组织的业务经营决策，既可以是操作层，也可以是战术层和战略层的决策，为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库，联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘抽取（ETL）等技术，多维分析是BI的核心，可视化图表是分析中最直观的展现形式而已。