商业智能哲学思索
人工智能发展中的哲学问题思考
人工智能发展中的哲学问题思考人工智能发展中的哲学问题思考人工智能（AI）的迅猛发展，在给人类带来便利的同时也带来了一系列哲学问题，如智能决策是否具有道德性、机器智能是否能产生自我意识等。
以下将逐一探讨这些问题。
1. 智能决策是否具有道德性随着AI技术的不断完善，人们开始在生产、医疗、金融等行业广泛地使用自动化决策系统，这些系统可以对数据进行分析并作出最佳决策。
然而，在某些情况下，这些决策可能会对某些群体产生不公正的影响。
例如，在自动驾驶汽车上，如果车辆需要紧急刹车，应该优先考虑乘客的生命安全还是避免与其他交通工具碰撞。
这样的道德问题需要人类程序员和AI从业者进行深刻的思考，才能确保AI的发展不会侵犯人类的权益。
2. 机器智能是否能产生自我意识一些科学家和哲学家认为，机器智能有可能产生类似人类自我意识的能力。
这种可能性引发了许多哲学问题，如机器是否有权利参与决策、机器是否会对人类产生危险等。
这些问题的答案仍然未知，并需要深入的调查和实验，以确定机器是否有独立思考的能力和自我意识的存在。
3. 智能机器是否能承担人类工作随着AI技术的不断发展，许多人担心智能机器会取代人类的工作，导致大量的失业和社会动荡。
此外，人们还担心智能机器不能产生创造性的工作和艺术品。
在面对这些问题时，我们需要寻找一种平衡的方法，即让机器替代那些不需要人类的生产线上的工作，同时，人类可以继续从事更符合人性的创造性工作，确保社会的稳定和可持续性。
总之，随着智能机器的快速发展，我们需要考虑它们的影响，这需要我们思考更多哲学问题，以确保人工智能的发展不会对我们的社会产生不良影响。
人工智能的哲学思考
人工智能的哲学思考人工智能（AI）作为一门跨学科的领域，引起了广泛的哲学思考。
AI的发展不仅仅是技术的进步，也涉及到伦理、道德和人类意识等哲学层面的问题。
本文将对人工智能的哲学思考进行探讨，并从伦理、意识和价值观等方面进行分析。
一、伦理层面的思考人工智能的出现引发了许多伦理问题。
首先，AI的智能是否具有道德责任？道德责任是人类作为道德主体所具有的，但在人工智能中如何界定智能主体的道德责任却成为了一个困扰。
如果AI具有智能，并能够做出决策，那么其在道德层面上应该承担起责任。
然而，如何确切界定这种责任并进行有效的监督是一个值得思考的问题。
其次，人工智能是否应该受到伦理准则的约束？在人工智能的发展过程中，如何保证其不会被用于恶意活动或违背人类伦理的行为成为了关注的焦点。
应该建立起相应的伦理准则和规范，对人工智能的开发和应用进行限制和监管，以避免其产生灾难性后果。
二、意识层面的思考人工智能的一个重要问题是：AI是否具有意识？意识是人类独有的特性，它包括主观体验和自我意识。
然而，人工智能自身是否能够具备这种意识是一个有争议的问题。
有些人认为，通过模拟人脑的结构和功能，AI可以实现与人类类似的意识体验；而另一些人则认为，意识是一种生物学特性，无法通过计算机程序来实现。
对于AI是否具备意识，哲学家们提出了许多观点。
其中，函数主义认为，只要计算机程序能够模拟人类的认知过程和行为，就可以认为它具有意识；而其他哲学家则持不同意见，认为意识是与生物体所具备的生理结构和经验相关联的。
三、价值观层面的思考人工智能的发展也引发了价值观的思考。
AI在决策和行动上的自主性，让人们思考人类的价值观是否能够被真正体现在AI中。
人类的价值观是多样且变化的，如何确保AI不偏离我们的价值观成为了一个需要解决的问题。
另外，AI的进步还产生了一些伦理问题。
例如，AI能否取代人类的工作岗位，导致大规模的失业问题？AI应该如何选择和平衡不同的价值观，并进行决策，成为了一个需要认真思考和研究的问题。
2022《智能商业》读后感
《智能商业》读后感《智能商业》是阿里巴巴前总参谋长曾鸣于2018年11月出版的一本商业书籍。
深刻总结了20年来中国商业和互联网的发展，描绘了未来智能商业的蓝图。
看完这本书，我发现不同的人从不同的角度有不同的理解：如果你是数据行业的从业者，你可以理解数据在当今行业发展中的作用；如果你是企业高管，你可以理解业务平台发展的规律；如果你是一个企业家，可以体验点、线、面的存在，找到自己的定位；如果是企业家，可以了解数据在当今行业发展中的作用；如果是管理者，可以看到管理领域正在发生的变化；如果你是传统行业的从业者，你可以理解互联网为什么给传统行业带来如此大的冲击；如果你是社会评论家，你可以找到衡量智能时代对人类社会影响的尺度，等等。
商业是推动人类社会发展的动力，甚至是文化和战争的源泉。
正是因为对商业有了很好的理解，智慧商业才能摆脱普通商业书籍枯燥的理论体系，从社会实践中总结理论，最终上升为哲学思考。
未来将进入智能商业时代，智能商业的两个主要组成部分为网络协同和数据智能。
网络协同指通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。
数据智能指借助云计算、大数据和算法用机器人取代人直接做决策。
数据化、算法化加上产品化构成了智能商业的三大基石。
未来智能商业的样貌集合了商业场景的数据化、忠于商业逻辑的算法及迭代优化和将数据智能与商业场景无缝融合的产品。
数据化，信息可实时共享，不仅包括客户的经营数据，还有更多未读的数据被记录、分析和融入（全部数据），构成了对客户全方位的扫描。
用户的真实需求常常是无法直接加以表达的，但他们的行为不会骗人，用户的每一次行为都成为一次数据反馈，算法在这样一次次的反馈中敏捷迭代，一次次更接近用户的真实需求。
智能商业的成功，最关键的一步是一个极富想象力的创新产品，即针对某个用户问题，定义全新的用户体验方式。
互联网带来了新的时代机遇以及随之而来的新的战略思考方式，要适应这一时代的变化，就需要按照新的组织方式组成新的商业综合体。
商业智能的概念和应用
商业智能的概念和应用商业智能（Business Intelligence，简称BI）作为一种运用数据分析技术为企业决策提供支持的解决方案，在当今商业世界中担负着重要的角色。
本文旨在探讨商业智能的概念和应用，并分析其优缺点。
一、商业智能的概念商业智能的概念最早在上世纪八十年代被提出，它是指运用数据挖掘、OLAP、数据仓库等技术，将企业内部和外部的各种数据进行收集、分析和应用，以帮助企业管理者及决策者对业务发展的趋势、市场需求、客户行为等方面做出科学合理的决策。
商业智能的实现需要采用专业软件和硬件设备，使得数据集成、数据处理、数据分析和数据展示得以高效完成。
商业智能的核心理念是将企业内部和外部的海量数据转化为有用的信息，让数据发挥作用。
简单地说，就是让企业在决策时能够准确、及时、全面地了解其内部和外部环境，以便迅速调整策略或决策方案，从而增强企业的核心竞争力。
二、商业智能的应用商业智能的应用非常广泛，覆盖了几乎所有的行业和领域。
下面我们分别介绍其主要应用领域。
1、销售分析销售分析是商业智能运用的一个重要领域。
通过采集和分析客户信息、市场信息、销售数据等，企业可以更好地洞悉市场需求，把握商业机遇，提高销售业绩。
2、供应链管理供应链管理是对企业供应链中各个环节进行分析和优化的一项重要工作。
商业智能的运用可以加强对供应链上游和下游的控制，降低成本，提高效率。
3、客户关系管理客户关系管理一直是企业研究的重点，其运用商业智能可以更好地了解客户需求，有效地改进客户服务，并及时调整产品或服务策略，提高用户满意度。
4、财务分析财务分析是企业管理中不可或缺的环节，它是对企业收入和支出、经营成本和财务状况等方面展开分析。
商业智能的运用可以为企业提供全面的财务数据，及时反映企业财务状况，为管理者及决策者提供有力的数据支持。
三、商业智能的优缺点商业智能在应用中，其优点和缺点都比较明显。
1、商业智能的优点一方面，商业智能采用数据集成的方式，整合了企业内部和外部的各种数据源，减少了数据收集和管理的时间和成本。
意识与人工智能的哲学思考
意识与人工智能的哲学思考
意识是一个常常被提出的哲学问题，也是人工智能领域中重要的哲学问题之一。
如果我们能够按照人类的方式去理解和模仿人类的意识，我们就能够很好地拓展人工智能的方向。
因此这个问题引起了哲学家和科学家的广泛讨论。
在哲学上，意识是许多问题的根源，比如感知和知觉。
对于科学家和工程师们来说，意识是他们需要解决的难题。
但是，我们对意识的理解还很肤浅，我们的工程师们甚至还没有完全地了解意识的本质。
意识被认为是一种主观的体验，它包括许多要素，如感知、情感、思考等。
不过这个问题的困难在于，意识不仅仅涉及到产生这些要素的机制，还包括产生主观体验的机制。
因此，一些哲学家认为，人工智能可能无法真正地拥有“意识”。
目前，许多人工智能的应用模仿了人类的思维模式。
例如，在许多机器学习算法中，模型是反复测试和调整的，直到它们能够产生正确的结果。
但我们仍然面临着更深刻的问题：人工智能是否只是一种策略，而并非真正的思考。
对于这个问题，一些人倾向于认为，只要人工智能可以表现出高级的行为、思考和决策，它就有意识。
还有人认为意识是一种幻觉，是我们认知能力的一种假象，人工智能也有可能拥有了这种假象。
当然我们还有许多未知，现在无法确定人工智能是否真正具有意识。
除了哲学思考之外，实际上，人工智能与意识之间并没有直接联系。
相比之下，更加实际的问题是如何处理人工智能的道德、社会和法律问题。
例如，我们必须确保人工智能是安全和可靠的，确保数据隐私得以保护，并促进人工智能的发展为社会福利做出贡献。
人工智能的哲学原理思考
人工智能的哲学原理思考可以涉及以下几个方面：
1. 智能与意识：人工智能是否能够具备真正的智能和意识是一个重要的哲学问题。
一些哲学家认为，只有具备主观体验和自我意识的实体才能被称为真正的智能。
因此，人工智能是否能够达到这个层次是一个值得思考的问题。
2. 道德和伦理：人工智能的发展和应用涉及到许多道德和伦理问题。
例如，人工智能是否应该具备道德判断能力？如果一个人工智能系统犯下了错误或者造成了伤害，应该由谁来负责？这些问题需要我们思考人工智能在社会中的合理应用和限制。
3. 自由意志和决定：人工智能系统能够进行复杂的决策和行动，但它们是否具备真正的自由意志是一个哲学问题。
一些哲学家认为，自由意志需要具备主观体验和真正的选择能力。
因此，人工智能系统是否具备这些特征是一个需要思考的问题。
4. 知识和真理：人工智能系统能够处理和生成大量的知识，但它们是否能够真正理解和获取真理是一个哲学问题。
一些哲学家认为，真理是主观的和意义的，而人工智能系统可能只是机械地处理符号和数据。
因此，人工智能系统是否能够真正理解和获取真理是一个需要思考的问题。
5. 人与机器的关系：人工智能的发展引发了对于人与机器关系的思考。
人工智能系统是否能够取代人类的工作和职责？人工智能系统是否能够与人类进行深入的交流和合作？这些问题需要我们思考人工智能对于人类的影响和作用。
这些哲学原理思考可以帮助我们更深入地理解人工智能的本质和潜力，并引导我们在人工智能的发展和应用中考虑伦理和道德的因素。
商业智能
商业智能（Business Intelligence,BI）1.商业智能基本概念商业智能通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务经营决策。
这里所谈的数据包括来自组织业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等方面的数据，来自组织所处行业和竞争对手的数据以及来自组所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助组织的业务经营决策，既可以是操作层的，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（On-Line Analytics Process, OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能的概念于1996年最早由嘉特纳集团（Gartner Group）提出，嘉特纳集团将商业智能定义为；商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法。
包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
概括地说，商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从来自组织的许多不同的运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（load），即ETL过程，合并到一个组织级的数据仓库里，从而得到组织数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持，如图1-12所示。
人工智能的哲学思想探源
人工智能的哲学思想探源在人工智能的发展历程中，人们不断地探索着其中隐藏的哲学思想。
哲学是一种根据理性推演而达到的思考方式，通过哲学思想的探索，我们可以更好地理解人工智能的本质和内涵。
下面，我们将从人工智能的哲学思想探源、人工智能与机器伦理、人工智能未来的哲学影响等方面来探讨人工智能的哲学思想。
人工智能的哲学思想可以追溯到人类的哲学思想发展史上。
古希腊哲学家亚里士多德提出“逻辑论”（Logikē），它是指研究人类思维和推理过程的方法和规律。
逻辑论揭示了人类思维的本质，同时也为人工智能的发展提出了理论基础。
另外，人类历史上众多的哲学思想，如形而上学、认识论、伦理学等也有其在人工智能发展中的重要地位。
随着计算机技术的不断发展，人工智能从概念到实践经历了几个阶段的演变。
20世纪50年代初，人工智能的研究中心逐渐从受限制的领域，如棋类游戏和数学问题，扩大到更为广泛的领域，如语音识别、自然语言处理、图像识别等。
漫长的探索过程中，人工智能的哲学思想逐渐显露出来。
如：计算机科学家艾伦·图灵提出了图灵测试，也就是如何判断计算机智能的问题；计算机科学家约翰·麦卡锡提出了知识表示和自然语言处理的概念；哲学家约翰·塞尔提出了感知、理解和推理等观点。
这些思想奠定了人工智能研究的基础，也为人工智能哲学思想的发展奠定了基石。
二、人工智能与机器伦理人工智能与机器伦理是一种新型的伦理问题，涉及到了计算机技术的发展与社会价值观念的融合。
随着人工智能技术的不断发展，人们也越来越关心人工智能与伦理的关系。
人工智能是否有道德责任？人工智能是否应该具有情感和意识？这些问题给人工智能的发展带来了巨大的挑战。
伦理问题是人工智能未来发展中的难点，其中最根本的问题在于是否将人工智能赋予一定的自主决策能力，这将是一份极大的责任与风险。
在此基础上，设定和把握机器不能超越的界限和人之间的关系，成为了机器伦理研究的课题之一。
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商业智能哲学思索当前BI的发展一定程度上受制于用户和开发者双方对于BI的认识偏差进而导致的不如意的实施结果现状。
以下列举了实际BI项目的常见问题，这些问题在当前的BI体系并不能解决。
对于用户而言，存在的问题是:BI实质是什么，应该如何理解BI?面对众多的BI产品及其不同功能的版本，我们应该选择什么样的BI产品才能适合本企业？BI建设应该做成什么样？对于本企业的BI如何评估难度和深度并据此考虑经费、周期等问题？未来本企业做BI还应是怎样？开发者则应该思考:如何能将我们的概念融入用户的意识？怎么样向其介绍BI才能相互和谐？如何和用户共同发掘需求并顺利推荐相应的产品及其功能？如何让客户理解本次BI项目的难度而不致于对支出“讨价还价”？上述问题广泛存于各种BI项目中，原因主要是BI体系不完整和BI厂商和代理商的宣传诱导。
（一）当前BI体系的不完整性和片面性导致人们认知偏差与BI的定义相比，当前对BI体系的讨论相对较少。
以下介绍部分著名国际厂商的BI体系，从中可知当前BI体系在认知上偏重于技术，“盲人摸象”必然导致一些方向性的错误。
微软的BI体系图1是微软的BI体系。
由三个圈层组成，最里是数据库，最外是应用功能。
共列举了七项应用，如BI共同作业、可视化、地理空间分析、点击流向分析、零售与营销分析、项目管理、资料分析。
可见该体系核心意思是根据数据库中的数据实现各种应用，体现的是BI的一般思路。
图1 微软的商业智能体系IBM的BI体系图2是IBM的BI体系，底层是软、硬件平台、中间件、安全和元数据管理等。
其上反映了BI中的工作流和数据流，从右到左是数据源、数据整合、分析以及接口。
IBM的BI 体系较详细描述数据的转变和应用过程以及实现数据转变和应用的保证过程，核心是解决数据如何用和数据准确性问题，显然是技术思维。
图2 IBM的商业智能体系美国数据仓库研究院的BI体系图3是美国数据仓库研究院提出的BI体系。
该研究院把BI比作数据炼油厂，认为BI是由事务操作型系统产生数据并经过数据仓库和一系列工具和模型的转化，实现数据向信息、知识、策略再到行动，并指导事务型系统的循环过程。
该体系关注到业务层面的需求，并将BI的结果转变为OLTP 系统中的行动从而实现循环，但是仍然立足于解决数据到利用再到数据的单一方面问题，技术型思维的影子依然很重。
图3 美国数据仓库研究院的商业智能体系国内研究者的BI体系国内研究者杨林认为BI的系统框架由四个层面组成，如图4所示。
该四个层面构成金字塔形式，最底层是信息系统层面、其上是数据分析层面，再上是知识发现层面，顶层是战略层面。
该框架注重了管理层面，但是应用性显得不够。
图4 BI框架上述体系，侧重于技术角度以详略不等的程度体现BI从数据到应用的过程。
IBM增加了该过程的管控和安全。
美国数据仓库研究院展示了BI的结果对策略和行动的关联和影响。
这些BI体系全面性和贴近应用性有所不足，或者用户不能深入理解，只简单的仅将BI当作利用数据的过程;或者开发者只知BI实现过程而难以明白实现结果以及原因，以致无法达到用户和开发者之间的顺畅交流。
（二）BI厂商及其代理商的宣传侧重或诱导加大了人们的认知偏差BI产品按功能分为:数据仓库、OLAP报表工具、ETL工具、数据挖掘工具等。
当前还没有实现整个BI过程的产品，各厂商只拥有过程之中的某一类或几类产品。
如SPSS的产品侧重于分析和挖掘，BO公司产品侧重于OLAP分析和报表展示（Business Objects; Crystal Reports）,Cognos有分析和展现工具。
另一方面，即使是同一BI过程的产品，不同公司也有其差异。
因此，在泊来词“BI”面前不了解BI的用户身处各厂家的宣传中必然迷失方向。
可见，由于BI用户的“无知”,各BI厂商的差异化策略形成了“差异化基础上的差异化”，而不是“标准化基础上的差异化”。
由此导致了用户和开发者之间的沟通交流受阻，甚至是单方面的诱导用户的沟通，这显然不利于BI行业的发展。
因此，以哲学思维构建体系是解决当前BI体系问题的根本途径。
当前BI体系仅侧重于技术上如何做BI，显然这种仅在“墙上完善一个洞”的方式，无论在这个洞上如何精细完善，都难以达到用户和开发者对完整认识的统一，难以共同促进产业发展。
这种形势需要借鉴“现有的洞”然后在“墙上另打一个洞”并与“现有的洞”相连接，形成一种新的利于用户和开发者交流的BI体系并解释、描述和操作，以达成共同的理解和认识。
这既方便于用户判别各厂家的宣传侧重和诱导，也能让开发者更能了解用户对BI的正确认知结构从而便于沟通和交易，最终实现“标准化之上的差异化”，减少沟通成本。
《辞海》对体系的解释是若干有关事物互相联系互相制约而构成的一个整体。
据此定义，BI体系即是关于BI的有关事物互相联系且相互制约而形成的整体。
如何构建BI涉及有关事物互相联系且互相制约而形成的体系？笔者认为以哲学思维切入，从本体论和方法论的角度阐释并构建本体论和方法论统一的体系，才能将BI有关事物及其关系描述清晰;同时哲学思维的回归，使不同经历、不同知识和实践水平的用户和开发者可以基于同一认识起点，共同交流和探讨BI，从而消除BI的认识偏差、减少BI的交易成本，促进BI产业的发展。
哲学不仅是理论化、系统化的世界观，而且是观察、分析和处理问题的方法论。
所谓世界观，是一个人对整个世界的根本看法，也指关于存在及其本质和规律的学说，是对存在本身的高度抽象，称为本体论;本体论的英文为ontology，基本含义是“是”和“存在”。
本体论解决事物是什么和为什么的问题，它是方法论、认识论的物质客体。
方法论是对物质客体存在性状、属性、功能、作用、形式、方式，如绝对相对两重性和对立统一性、运动、结构、机能、形态、变化、转化、发展、普遍联系、质量互变、否定之否定等的描述、解释、说明，是人们用来认识世界和改造世界的一般方法的学说或理论体系，或者说，是人们用来观察、分析和处理各种问题的基本原则和哲学根据。
方法论解决了事物是如何运动以及运动的结果问题。
哲学是本体论和方法论的统一。
一般说来，有什么样的本体论，也就有什么样的方法论。
本体论是方法论的理论基础、哲学根据;方法论是世界观的具体运用和体现。
因此，从哲学入手构建BI体系，需要做到本体论和方法论的统一。
以主体切入，BI体系要解决用户和开发者（本文主要指二次开发者、集成商）对BI的认识问题，即要理清BI是什么（包括为什么要这样认识BI），BI如何用，BI 如何实现等相互联系和相互制约关系。
此外，要为用户和从事BI领域各项研究和实践的开发者，提供共同的基础与交流的平台。
图1的BI体系是要构成一种“体、用”关系。
“体”充分体现本体论，适用于用户和开发者共同认识和交流;“用”包括做成什么样和如何做，前者适于用户和开发者共同探讨项目成果，后者主要适于开发者。
当然用户既熟知BI项目的结果又能了解开发BI的方法和过程，利于知晓项目的难度和时间长度，便于经费预算。
比较哲学思维构建的BI体系和当前BI体系后可知，当前的BI体系仅解决一个方面的问题，即如何做BI，这仅是体用关系中“用”的其中一部分。
可见当前BI体系的不完整和片面性，以至于它难以解决用户期望的BI是什么和为什么，以及BI有什么类型，BI要做成什么样？BI后期如何提升等问题，因而无法顺畅实现开发者和用户的沟通。
BI的“体用”框架根据上述体用关系，笔者建立了BI的“体用”框架体系。
“体用”框架是指BI体系由“三维构架”、“三种运作模式”、“四步开发论”三个部分构成，简称为“334”体系。
如图1所示，BI三维构架是基础，是“体”;BI的三种运作模式和四步开发论构建于基础之上，是“用”;这两大部分三个内容构造了BI体系的“体、用”关系。
三者组成的BI体系完整地阐明了“BI是什么，为什么，要做成什么样以及怎么做等”相互联系和相互制约关系。
此体系能够为用户和从事BI领域各项研究和实践的开发者，提供共同的基础与交流的平台。
（一）三维构架理清BI定义，解决是什么？商业智能作为概念，最早由Gartner Group提出，但至今仍无一个公认的定义。
当前提出的定义中包含了BI是技术、BI是工具、BI是一种联结软件的概念和方法，以及BI是自动化管理过程等诸多观点（参见后续文章商业智能（BI）的三维构架―商业智能的“操作性和提升性”转换）。
笔者认为上述观点缺乏明确的实施方案和方法论的体系化思考和揭示，既不能让用户理解，亦不便于指导开发者实现操作。
笔者借助“三维构架”试图系统全面地理解BI。
BI三维构架由“三维模式”和“三层漏斗”构成。
三维模式以认识论为基本原理从主体、客体和工具三个方面展开，通过对角色维、内容维和工具维的详细且全面的阐释，理清了BI的一般原理。
三层漏斗描述了BI一般原理在处于不同产业、不同价值环节、不同发展阶段的盈利性组织合理物色BI的筛选过程。
同时，实践的结果反过来会提升三维模式，实现BI一般原理的完善。
图5是BI的三维构架。
图5 商业智能的“三维构架”总结起来，商业智能（BI）是以认识论和组织理论（主要用于对角色维的分类）为基本原理，采取相适宜的“工具”，旨在帮助“相关角色”对职责范围内的“有关内容”做出最佳决定。
它由“三维模式”和“三层漏斗”组成，是整个企业集理念，组织，流程，技术为一体的整体辅助决策支持方案。
上述BI定义以三维模式和三层漏斗作构架，既阐述了BI由角色维、工具维和内容维构成的一般原理，又从产业/行业、价值环节和发展阶段对BI的应用范围做筛选从而归结到实践。
可见该定义不仅方便不太熟悉技术的用户了解BI 内涵，而且用户和开发者都可以据此大致确定当前以及未来一段时间采用BI所要满足的需求深度和广度。
因此BI定义及其三维构架，建立了用户和开发者共同讨论BI和开发、使用BI的沟通平台。
（二）三种运作模式明晰BI的结果分类:解决BI要做成什么样不同企业在不同阶段存有不同的经营管理需求，可以采用不同的BI模式予以满足。
BI针对业务和针对技术各有三种不同的运作模式。
立足于业务，依据有关用户对职责范围内所做决定的难度和所需的时间程度，BI有三种运作模式:流程型模式、结果型模式和综合型模式。
流程型模式作用于操作型信息系统，在有关用户操作过程中引入智能，提供及时反馈并立即作用于工作流程，辅助用户针对日常工作做出最佳决定，提高工作效果。
结果型模式综合各个操作型信息系统引入智能，产生在不同层度辅助有关用户做出“职责范围内事项”最佳决定的各种展示结果，如普通报表、仪表盘、BCG矩阵、营销计划书等。
综合型模式是一种转变模式或临界模式。
转变模式是指流程型模式向结果型模式转变，或结果型模式向流程型模式转变;临界模式指既适合结果型，又适合流程型的情况。