Although a relational database management system is strong in storing and retrieving business data, it is not proficient in analyzing massive amounts of data.

正確答案是：A: ETL (Extract, Transform, Load) B: Database C: OLAP (Online Analytical Processing) D: Data Warehouse。

下面是對每個組件的專業(yè)分析：

1. **ETL (Extract, Transform, Load)**：
- **Extract**：從各種數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源可以是關系數(shù)據(jù)庫、非關系數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、API等。
- **Transform**：對提取的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和整理，以確保數(shù)據(jù)的一致性和質(zhì)量。
- **Load**：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，如數(shù)據(jù)倉庫。
ETL 是數(shù)據(jù)集成的關鍵步驟，確保數(shù)據(jù)在進入分析階段前是準確且一致的。

2. **Database**：
- 數(shù)據(jù)庫用于存儲和管理數(shù)據(jù)，是業(yè)務智能系統(tǒng)的核心組件之一。數(shù)據(jù)庫可以是關系型（如MySQL、PostgreSQL）或非關系型（如MongoDB、Cassandra）。
數(shù)據(jù)庫的選擇和設計直接影響數(shù)據(jù)存儲和查詢的效率。

3. **OLAP (Online Analytical Processing)**：
- OLAP 提供多維數(shù)據(jù)分析功能，允許用戶快速查詢和分析數(shù)據(jù)。它支持復雜的查詢操作，如切片、切塊、鉆取等。
OLAP 系統(tǒng)幫助企業(yè)決策者從不同角度和層次分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢。

4. **Data Warehouse**：
- 數(shù)據(jù)倉庫是一個集成的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，專門用于分析和報告。它匯集了來自不同來源的數(shù)據(jù)，經(jīng)過ETL處理后，存儲在數(shù)據(jù)倉庫中。
數(shù)據(jù)倉庫為企業(yè)提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，支持歷史數(shù)據(jù)分析和業(yè)務決策。

綜上所述，這四個組件共同構成了一個完整的業(yè)務智能系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換、存儲到分析，提供了全方位的支持，幫助企業(yè)做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。