模式
数据查询
数据查询是最简单的BI应用，现在最高层面的工具就是支持浏览器的全拉拽界面，把查询条件自己来组织，完全释放了数据查询的灵活性，如YonghongZ-Suite的数据查询界面QueryEditor，允许用户通过纯浏览器界面，以鼠标拖拽操作定义数据查询要素，并以报表和图表等多种方式展现数据。但是基本的底层还是基于当前应用的数据库SQL查询。
报表
报表的两大要素是数据和格式，如果没有格式，则报表应用几乎等同于数据查询应用。可以说，报表就是将查询出来的数据按照指定的格式展现。
应用
在线分析(OLAP)
BI应用模式可分为初级应用模式、高级应用模式和数据挖掘模式。初级应用模式包含数据查询和生成报表；高级应用模式即OLAP（联机分析处理），是BI带来的一种全新的数据观察方式，是BI的核心技术之一；数据挖掘模式是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。
OLAP技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思维不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思维带领数据的获取，任意组合分析角度和分析目标。客户面对大量的信息，用OLAP进行多维分析。如：一个网上书店，用OLAP技术可以浏览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。OLAP仅是通过数据库现有基本全面的历史数据来，从多个纬度展示数据的业务结构，由人的指导获取数据。数据挖掘就是自动基于以上数据和模型上发现规律。
数据可视化与数据挖掘
(1)BI应用模式概览——数据可视化(Visualization)数据可视化应用致力于将信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。MapInfo率先提出了LocationIntelligence概念，依托于地理信息系统，展现各地区的属性值，例如人口密度，工业产值，人均医院数量等等，这种可视化应用部分与BI数据可视化应用重合，并形成有力补充，有时可以在一个项目中互相搭配。例如用户可以通过点击地图上的某一个省，钻取到这个省各个城市的信息，这种可交互性是BI与普通图片生成软件的显着差异。
(2)BI应用模式概览——数据挖掘(DataMining)数据挖掘是最高级的BI应用，因为它能代替部分人脑功能。数据挖掘隶属于知识发现(KnowledgeDiscovery)在结构化数据中的特例。数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。
