מערכות הבינה העסקית מספקות מידע היסטורי, מידע עכשווי ותחזיות בנוגע לפעילות העסקית, ובעזרתן ניתן לאתר דפוסים משמעותיים לניהול של ארגון, וליצור דוחות התראות ואיתותים לצורך קבלת החלטות ניהוליות. טכנולוגיות בינה עסקית כוללות כריית מידע (Data mining), עיבוד אנליטי מקוון, (Online analytical processing), (OLAP), ניהול ביצועים עסקיים, (Business performance management),מידוד (Benchmarking) וחיזוי אנליטי (Predictive analytics).
מקורו של הצורך ב-BI הוא הגידול העצום בכמות הנתונים הנאספים בארגון (אלו מכונים לעיתים "Big Data" ) אשר מקשה על ניתוחם הידני, ללא כלים לאישוש והבטחת אמינות של המסקנות. BI כולל שיטות מגוונות למחקר נתונים. חלק מהשיטות מתייחסות גם לתפעול הנתונים והכשרתם לצורכי ניתוח והפקת מסקנות. אחת השיטות המרכזיות בבינה עסקית, והבסיס של BI לשימושי מידע ארגוני, היא כריית מידע.
תהליך עבודה אופייני בבינה עסקית כולל את השלבים הבאים:
הגדרה וזיהוי של המידע לשימוש במסגרת התהליך
בשלב זה ממופים ומזוהים הנתונים שיהוו קלט לדיווח ולניתוח ומקורותיהם. המקורות עשויים להיות מקורות פנימיים מובְנים למשל: בסיסי נתונים, מקורות פנימיים לא מובְנים, כגון: הודעות דואר אלקטרוני ומקורות חיצוניים, למשל: דפי אינטרנט, דפי ויקי ובלוגים.
בניית מאגר הנתונים – הנתונים הרלוונטיים מועברים מקבצי ובסיסי הנתונים שבהם הם נמצאים ומרוכזים במאגר ייעודי.
ניתוח הנתונים – עיבודים המנסים לזהות בנתונים דפוסים משמעותיים מבחינה עסקית
הגדרת תפוצת הדיווח בשני מישורים – מי הם בעלי התפקידים הצריכים לקבל את הדיווח? לאיזה תצוגה, הדפסה או מדיה מגנטית למי ישלח הדו"ח? לכל מקבל?
דיווח – בשלב זה מדווחות תוצאות הניתוחים שבוצעו.
נושא חשוב בהקשר זה הוא מי הגורם המפעיל את הניתוחים והדיווחים. בחלק מהמקרים מתבצעת העבודה על ידי תוכניתנים. מודל עדיף הוא זה שבו הכלי מאפשר למשתמשים עסקיים לבצע חלק מהשלבים או את כולם.
היתרונות במקרה זה הם
1. המשתמש העסקי (למשל: מנתח פיננסי, מנהל שיווק) מבין טוב יותר את ההקשר העסקי ולכן עשוי לבצע ניתוחים ודיווחים מתאימים יותר
2. נחסך זמן של הגדרת ותיאום הדרישות ממומחי המחשוב ובחינת התאמת תוצריהם לדרישות.
קבוצת משתמשים שבמקרים רבים מבצעת עיבודים כאלה הם Power Users. כך למשל: כלכלנים בבנק עשויים להיות Power Users . משתמשים כאלה הם משתמשים בעלי יכולות גבוהות יחסית בתחום המחשוב ולכן מצליחים ללמוד צדדים טכניים של מוצר ה-BI ולבצע בעצמם ניתוחים ודיווחים.
