商業(yè)智能(Business Intelligence)的主要三個技術包括：

　　1. 數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehousing)：數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎，它是一個集成、主題導向的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，用于存儲企業(yè)的歷史和當前數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通過將來自各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行整合和清洗，建立一個一致的、易于查詢的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫的設計和架構決定了商業(yè)智能系統(tǒng)能否高效地從中提取、分析和報告數(shù)據(jù)。

　　2. 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)：數(shù)據(jù)挖掘是商業(yè)智能中的關鍵技術，它利用統(tǒng)計分析、機器學習和模式識別等方法，從大量的數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、趨勢和關聯(lián)。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機會、了解客戶行為、預測未來趨勢，并支持決策制定和業(yè)務優(yōu)化。

　　3. 可視化和報表(Visualization and Reporting)：可視化和報表技術用于將數(shù)據(jù)轉化為直觀、易于理解的圖表、儀表板和報告。通過可視化和報表，商業(yè)智能系統(tǒng)可以將復雜的數(shù)據(jù)和分析結果以圖形化的方式呈現(xiàn)，幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的含義和趨勢，以支持決策制定和業(yè)務溝通。

　　這三個技術在商業(yè)智能系統(tǒng)中相互配合，共同構建了一個完整的數(shù)據(jù)分析和決策支持平臺。數(shù)據(jù)倉庫提供了數(shù)據(jù)的集成和整合，數(shù)據(jù)挖掘技術幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和洞察，而可視化和報表技術以直觀的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析結果，使用戶能夠快速理解和應用這些信息。

　　值得注意的是，商業(yè)智能領域還涵蓋了其他技術和方法，如預測建模、OLAP(在線分析處理)、數(shù)據(jù)查詢和查詢語言等。這些技術共同構成了商業(yè)智能系統(tǒng)的核心組成部分，為企業(yè)提供了強大的數(shù)據(jù)分析和決策支持能力。