商業智能(Business Intelligence)的主要三個技術包括：

　　1. 數據倉庫(Data Warehousing)：數據倉庫是商業智能的基礎，它是一個集成、主題導向的數據存儲系統，用于存儲企業的歷史和當前數據。數據倉庫通過將來自各個業務系統的數據進行整合和清洗，建立一個一致的、易于查詢的數據源。數據倉庫的設計和架構決定了商業智能系統能否高效地從中提取、分析和報告數據。

　　2. 數據挖掘(Data Mining)：數據挖掘是商業智能中的關鍵技術，它利用統計分析、機器學習和模式識別等方法，從大量的數據中自動發現隱藏的模式、趨勢和關聯。數據挖掘可以幫助企業發現潛在的商業機會、了解客戶行為、預測未來趨勢，并支持決策制定和業務優化。

　　3. 可視化和報表(Visualization and Reporting)：可視化和報表技術用于將數據轉化為直觀、易于理解的圖表、儀表板和報告。通過可視化和報表，商業智能系統可以將復雜的數據和分析結果以圖形化的方式呈現，幫助用戶快速理解數據的含義和趨勢，以支持決策制定和業務溝通。

　　這三個技術在商業智能系統中相互配合，共同構建了一個完整的數據分析和決策支持平臺。數據倉庫提供了數據的集成和整合，數據挖掘技術幫助發現數據中的模式和洞察，而可視化和報表技術以直觀的方式呈現數據和分析結果，使用戶能夠快速理解和應用這些信息。

　　值得注意的是，商業智能領域還涵蓋了其他技術和方法，如預測建模、OLAP(在線分析處理)、數據查詢和查詢語言等。這些技術共同構成了商業智能系統的核心組成部分，為企業提供了強大的數據分析和決策支持能力。