ERP系统商务智能主要包括以下技术：
1数据仓库技术（DataWarehouse，DW）
ERP系统数据仓库技术是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策过程，它与传统的数据库目标有着较大的不同，其一，数据仓库是面向主题的，主题是一个抽象概念，是一个在较高层次将数据归类的标准。一个主题对应一个分析领域即主题域。其二，数据仓库的数据是集成的，ERP系统是从原有分散的数据库中的数据集成得到的，基于分析型的数据，是对原始数据的统一和综合。其三数据仓库的数据是稳定的，不可更新的，它反映的是较长一段时间的历史数据内容，而非联机处理的数据。最后，数据仓库数据是随时间不断变化的。数据仓库具有丰富的数据采集、管理、分析和信息描述功能。
2联机分析处理技术（OnlineAnalyticalProcessing，OLAP）
联机分析处理技术是独立于数据仓库的一种技术,ERP系统通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图，帮助数据分析人员、管理人员、决策人员掌握数据之间的规律。OLAP把数据仓库中的海量数据，转化为有用的信息，从而实现对数据的归纳、分析和处理，提供决策支持。
OLAP是多维分析工具，它具有：快速性、可分析性、共享性、多维性、和信息信等特点。在OLAP中，信息被抽象为一个数据立方体（Cube），一个立方体由维（Dimension）和度量（Measure）构成，维是相同数据的集合。度量是个定量的值。这个多维的数据模型是OLAP的核心，也是商务智能的支柱。OLAP展现给用户的是多维的视图。
3数据挖掘（DataMining，DM）
ERP系统数据挖掘是基于数据库的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）的重要环节。KDD是指从大量的数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。DM是运用一些算法从数据仓库中提取用户感兴趣的知识。很多情况下，数据挖掘就是指知识发现。
知识发现和数据挖掘涉及数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、粗糙集、模糊集、神经网络、模式识别、高性能计算和数据可视化等多学科技术。它能够按企业既定的目标对大量的数据进行探索分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律，并进一步将其模型化，向决策者提供决策所需的知识啊。
4 ERP系统与商务智能系统的集成应用
商务智能系统的数据可以从联机的事务处理系统、异构的外部数据源、脱机的历史业务数据中提取、清理和转换，并按决策主题所需进行重新组织，从而构建一个作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。ERP系统系统与商务智能系统的集成构架如图所示。 |
