商业智能（Business Intelligence, BI）系统是一种利用数据分析和可视化工具来支持企业决策的技术。它通过汇集、整合、分析企业各种数据资源，从而形成了对企业的全面、准确的数据视图，帮助企业更好地发现问题、解决问题和提高绩效。商业智能系统的主要组成部分包括以下几个方面：

1.数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是商业智能系统的核心组成部分。它是一个大型的、集成的、面向主题的、时态一致的数据存储库，用于支持商业智能分析和决策制定。数据仓库的建设需要进行数据清洗、转换、集成和存储等多个步骤。

2.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是商业智能系统中的一个重要部分，用于从大量数据中挖掘出潜在的、有价值的信息和知识。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法，可以帮助企业发现新的商机、优化产品设计和提高运营效率。

3.数据可视化（Data Visualization）：数据可视化是商业智能系统中最直观、最易于理解的组成部分之一。通过图表、仪表盘、报表等多种方式，数据可视化可以将抽象的数据转化为具体、易于理解的图形形式，帮助企业更好地识别数据中的模式、趋势和异常。

4.报告和分析工具（Reporting and Analytics）：商业智能系统还包括报告和分析工具，这些工具可以根据用户的需求和角色，提供不同层次和粒度的数据分析和报告。报告和分析工具可以帮助企业管理者快速发现业务问题、制定更明智的决策、评估业务绩效和预测未来趋势。

5.数据集成和管理工具（Data Integration and Management）：商业智能系统需要从不同的数据源中汇集和整合数据，因此数据集成和管理工具是不可或缺的组成部分。这些工具可以帮助企业在不同数据源间进行数据传输、转换和清洗，确保数据的完整性、准确性和一致性。

商业智能系统的各个组成部分都是相互依存的，只有在充分发挥各自优势的同时进行有效协作，才能实现商业智能系统的最大价值。