目前，商业智能系统有两种实施策略：
一种是将BI系统建造在目前已有的业务系统之上，以企业应用集成（EAI）系统为核心，将各个业务系统的独立数据统一成标准数据格式（如XML），然后，由BI系统进行整合、分析、展现。此类BI系统通常是与EAI系统捆绑在一起的，其架构读者可通过EAI系统的相关资料进行了解，此处将不做讨论。
另一种是将BI系统建立在企业级的数据仓库基础上，由数据仓库将企业的业务数据统一存储在企业逻辑数据模型架构中，然后，通过在数据仓库基础上建立逻辑或物理的数据集市、数据决策系统、数据在线分析系统等子系统，完成数据的整合、分析，然后由前端展现工具对已有的数据（原始数据、整合数据）进行汇总及展现。由于此类BI系统可以分步实施，用户可逐步建立其BI系统，所以成功率比较高。以目前已有的商业智能系统来看，此种架构将成为商业智能系统发展的主流。以下的讨论将以此种架构为基础。
在企业级的以数据仓库系统为中心的商业智能系统中，其组成架构包括以下几部分：
● 源数据系统
● 可操作数据存储系统（ODS）
● 数据决策系统（DDS）
● 在线分析系统（OLAP）
● 前端展现工具
● 元数据系统
商业智能系统运行的基础是互相独立、互不兼容的、复杂的源数据系统，各个源数据系统是企业在不同的历史时期建立的，面向不同业务需求的生产系统。因此，依照合理的方式整合源数据系统，将源数据统一存储在以企业逻辑模型构建的ODS系统中，DDS、OLAP、前端展现工具依照用户需求，对数据进行汇总、展示，并按照用户喜好的方式，将结果展现在用户面前是商业智能系统的基本任务。由于企业业务系统的复杂性，各个源数据系统的数据结构、格式、定义各不相同，为了能有效的整合企业数据系统，保持数据的一致性，并将数据统一地展现在客户面前，ETL解决方案是用户唯一的选择。
ETL解决方案包括数据抽取（E）、数据传输、转换与清洗（T）、数据加载、调度（L），毋庸置言，ETL系统将贯穿整个商业智能系统的全过程，如图所示，从源数据系统到前端展示系统的整个商业智能系统各个组件之间，都存在ETL过程。
ETL方案对整个商业智能系统的重要性可与血液与人体的作用相提并论，一个有效的ETL处理方案将是系统成功的首要因素。