在当今这个快速变化的商业环境中，企业需要不断地收集和分析大量数据，以便于更好地理解市场趋势、客户需求以及业务运营状况。信息技术（IT）作为推动这一转变的关键因素，其在商业智能（BI）的应用中扮演着至关重要的角色。
1. 数据收集与存储
首先，企业需要通过各种渠道收集大量的数据，这些数据可能来自于销售额、客户反馈、社交媒体活动等多个方面。信息技术提供了强大的工具，如数据库管理系统（DBMS），可以帮助企业高效地存储这些数据，并且能够根据不同的查询方式进行快速检索。
2. 数据清洗与整合
然而，在实际操作中，我们往往会发现原始数据存在许多问题，比如重复记录、错误或不一致性等。这就需要利用信息技术的手段，对原始数据进行清洗和整合，以确保后续分析工作的准确性。此时，ETL（Extract, Transform, Load）工具发挥了重要作用，它能够从各种来源提取数据，然后对其进行转换，最终加载到目标系统中。
3. 数据分析与挖掘
经过上述处理后的干净整合好的数据，就可以被用于深入的分析和挖掘。这里面就涉及到了统计学、机器学习甚至是人工智能领域的一些算法和模型。例如，使用聚类算法可以识别出不同类型的人群；使用回归模型则可以预测某项产品销量受价格影响程度；而机器学习则能帮助我们构建出更加精准的情感检测系统。
4. 可视化呈现
随着分析结果越来越丰富，我们还需要将这些复杂的数值表现出来，使得非专业人员也能轻易理解其中规律。在这方面，可视化工具如Tableau, Power BI等极为有用，它们能够以图表形式展现出来，让决策者迅速抓住重点并做出明智选择。
5. 实时监控与响应
最后，但同样非常关键的是实时监控功能。当我们的业务模式依赖即时更新的情况下，如电商平台上的订单流水或者金融交易所需实时跟踪账户余额，那么传统的大规模批处理方法是不够用的。这时候，云计算服务提供了必要条件，即可扩展资源以支持大型计算任务，同时保持低延迟性能，为敏捷响应提供保障。
总结来说，信息技术不仅仅是让我们拥有更多更快更强大的计算能力，更是一种全新的思维方式。在这个过程中，无论是在整个组织内部还是向外部合作伙伴沟通，都必须不断提升自己的知识水平，不断适应新时代下的挑战，而不是简单地把旧有的工作习惯搬到数字世界去执行。
