商业智能，简称BI，是一种数据分析技术，可以将大量业务数据转化为可视化的报告和仪表板，帮助企业决策者更好地理解数据背后的故事，发现商业机会，优化业务流程，增强企业竞争力。
要想成为一名优秀的商业智能专业人士，需要掌握一些必修课程，下面我将根据个人的学习和工作经验，总结出商业智能必修的20堂课程。
第一课：数据仓库基础
数据仓库是商业智能的重要基础，通过大规模的数据存储和管理，提供决策者需要的数据。在学习商业智能之前，应当先掌握数据仓库的概念、设计原则、构建和管理等基础知识。
第二课：ETL过程
ETL是模块化的数据集成过程（提取、转换、加载），可以在不同的数据源之间流动和转换数据，使数据更加易于分析。ETL技术是商业智能的核心，需要掌握其架构、流程、性能、安全等方面的知识。
第三课：数据建模
在BI项目中，数据建模是非常重要的一环，需要将数据按照特定的结构和关系存储起来，以便查询和分析。了解数据建模的基础知识，包括数据库表设计、SQL编程、多维数据建模等方面。
第四课：数据可视化
数据可视化是BI技术中最为关键的一环，通过图表、报告等方式将数据表现出来，使人们更直观地理解数据的含义和分析结果。要学会用工具如Tableau、QlikView等创建可视化报告。
第五课：SQL语言
SQL语言是处理关系型数据库的标准语言，学会SQL语言可以使你更开放地处理数据。你需要了解SQL的各种命令及语法，如SELECT、JOIN、WHERE等等。
第六课：BI工具
现在有很多商业智能工具，包括Tableau、QlikView等，这些工具可以帮助你更方便地查看和分析数据。要学会使用这些商业智能工具，包括从数据源中提取数据、拖放图表、创建报告等方面。
第七课：数据挖掘
数据挖掘是一项挑战性的任务，在海量数据中找到有用的信息。你需要掌握数据挖掘的基本概念和技术，包括聚类、分类、回归等算法。
第八课：数据分析
数据分析是商业智能中最重要的一项工作，通过数据分析，可以揭示数据的背后故事，发现业务机会，优化流程。在数据分析中，需要掌握与数据相关统计学概念及技术。
第九课：数据治理
数据治理是管理和控制企业数据的流程，基于政策管理，保证数据的安全性、质量和精确度，确保数据的分析是可信的。你需要掌握数据治理的概念和技术，包括数据保护和合规、数据质量管理等方面。
第十课：BI与大数据
随着数据量的增加，大数据已经成为了商业智能的一个最热门的话题。你需要了解大数据的基本概念，包括Hadoop、NoSQL、分布式计算等方面，以及如何将大数据与商业智能相结合。
第十一课：数据仓库优化
在数据仓库中，各种性能问题会影响查询的效率。了解数据仓库的优化技术，包括索引、分区、优化查询等方面的策略。
第十二课：数据可靠性
数据的可靠性是BI系统成功的关键。你需要了解数据可靠性的概念、技术和策略，包括数据备份、恢复、故障转移和容错等方面。
第十三课：数据安全
数据安全是商业智能系统必须面对的问题，需要了解数据安全的概念和技术，包括身份验证、授权、审计、加密等方面。
第十四课：BI部署与维护
学习完商业智能课程后，你需要了解BI系统的部署与维护，包括配置运行环境、备份恢复数据等方面。
第十五课：业务培训
比BI更为复杂的是业务逻辑，你需要与业务部门合作，了解他们的需求、流程、任务，通过培训来推动BI的应用，并向他们提供技术支持。
第十六课：项目管理
一次BI项目的成功并不是一个人就能做到的，要有好的项目管理和协调。商业智能的相关项目经验可以帮助你理解这些问题。学习如何制定项目计划、监控进度和质量、控制预算等方面的知识。
第十七课：商业思维
尽管商业智能是一种数据驱动的技术，但它能够真正赚钱的，是它能够激发出具有商业思维的人的潜力。业务能力、沟通能力、决策能力等方面的技能，是必备的。
第十八课：BI最佳实践
学习BI最佳实践，可以帮助你从其他成功的BI方案中学习经验，避免重复的错误。这些课程包括实施BI解决方案、最佳实践和商业情报战略。
第十九课：数据分析和预测
商业智能的一个重要目标是预测和提供数据分析，以帮助组织的决策。你需要了解最新的数据分析方法和策略，包括统计模型、大数据分析和机器学习等方面。
第二十课：持续学习和教育
商业智能技术正在发生变化，在这种环境下，终身学习和教育至关重要。有常常浏览BI行业的网站、博客及参加相关技术研讨会等方面，来保持学习和更新APP。
在商业智能领域，强调的是学习过程中将思想运营到实践，尤其是对于那些准备从事商业智能行业的新手。以上20堂必修课程可以帮助你掌握必要的商业智能技能和知识，让你在商业智能领域获得成功。
