在如今这个知识经济的年代里商业竞争日趋激烈,越来越多企业的生存与发展都取决与商务决策的正确性和及时性。只有对变幻莫测的商业市场做快速正确的反应,企业才能具有竞争优势并保持可持续发展。而日益扩展的生产服务范围与日益膨胀的数据信息使企业决策者对商务环境的理解变得更加困难,企业必须不断地创新。以规模取胜转变到以速度取胜。这些都要求管理者能够迅速做出正确的决策。错误的决策会导致企业在采购、生产、销售和服务等方面的失误。某一环节的判断失误将产生连锁反应,造成企业重大的损失。商务智能系统正是由此应运而生。它是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合,其主要目标是将企业所掌握的信息转换成竞争优势,提高企业决策能力、决策效率、决策准确性。商务智能给领导者的决策提供了精确的数字依据,以提升组织的经营效率、知识价值与竞争优势。为企业提供各种决策信息以及商业问题的解决方案。从而减轻了管理者从事低层次信息处理和分析的负担,使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作。因此提高了决策的质量和效率。随着信息管理系统近几年在中国的发展,尤其很多企业由于经过几年ERP系统的运行。企业拥有了大量的经营及客户数据。为了进一步获得市场的竞争优势,必须把这些尘封在各个数据库中的各种结构的数据充分利用起来,为决策提供依据。商务智能是指运用数据仓库,联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据的技术。目前对于商业智能的应用仅停留在数据集成及前端展现上,随着信息科学技术的发展,将一些新的数据挖掘方法应用到商务智能平台中已经成为一种趋势。支持向量机(support vector machine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它较完美的结合了最优化、判别分析、聚类、回归、分布估计等,能非常成功地处理回归问题和分类等问题。因此本文将支持向量机集成到了SAP BI中,并分别应用了其分类机和回归机对实际问题进行了解决。