商业智能（Business Intelligence，BI）和数据仓库（Data Warehouse，DW）都是企业在开展数据分析、决策和管理中的重要工具，但是它们的性质和功能有着明显的区别。
商业智能和数据仓库的概念和定义
商业智能主要是指针对企业数据进行采集、处理、分析、报表和仪表盘等多种形式的分析和展示，以提供决策支持的工具和技术。商业智能可以帮助企业深入理解客户、市场、产品、竞争对手等各种因素，从而更好地制定战略、优化业务流程和提高利润。
数据仓库则是一种面向主题的、集成的、历史的、稳定的数据存储系统，旨在为企业的分析和决策提供一致、完整、可信的数据视图。数据仓库一般包括数据提取、清洗、转换和装载等步骤，通过ETL工具和技术将分散、异构、冗余的数据源整合起来，形成一个多维数据模型，以方便企业进行OLAP（联机分析处理）分析。
商业智能和数据仓库的关系
商业智能和数据仓库是相辅相成的工具和技术。商业智能需要依赖于数据仓库中的数据，才能进行分析和展示；数据仓库则需要商业智能的支持，才能将数据转化为企业价值和决策支持。
在实际应用中，商业智能和数据仓库通常会被整合在一起，形成一个完整的数据分析和决策支持平台。这个平台包括数据仓库的搭建和管理、ETL的设计和实现、多维数据模型的构建、数据报表和仪表盘的设计和生成、数据挖掘和预测建模等多个方面。
商业智能和数据仓库的区别和联系
虽然商业智能和数据仓库有密切的联系，但是它们的本质和功能还是有一定的区别的。
商业智能更加强调数据的可视化和交互性。商业智能系统需要将数据以直观的图表、报表、仪表盘等形式展示出来，以便用户快速了解和分析数据，并通过不同的交互方式进行查询、过滤、排序、比较等操作，以更好地支持决策和管理。
数据仓库则更加强调数据的一致性和完整性。数据仓库需要对企业各个业务领域的数据进行集成和挖掘，保证数据的一致性和可信度。同时，数据仓库还需要对历史数据进行保留和管理，以支持业务趋势和分析。因此，数据仓库对数据质量和安全性要求更加严格，需要有严格的数据管理和安全机制。
举例来说，假设我们是一家电商公司，我们需要分析每个产品的销售情况，可以通过商业智能来展示销售额、利润、销售数量、市场份额等关键指标的趋势，并将这些指标针对时间、地点、顾客等不同的维度进行交叉分析；而数据仓库则可以将不同渠道、不同时间段、不同状态的销售数据整合在一起，形成一个统一的多维数据模型，以便于快速分析和预测销售趋势。
总之，商业智能和数据仓库都是企业进行数据分析和决策的重要工具和技术，它们的区别在于侧重点不同，但是在实际应用中通常会共同使用，形成一个完整的数据分析和决策支持平台。