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

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

下面是对每个组件的专业分析：

1. **ETL (Extract, Transform, Load)**：
- **Extract**：从各种数据源中提取数据，这些数据源可以是关系数据库、非关系数据库、文件系统、API等。
- **Transform**：对提取的数据进行清洗、转换和整理，以确保数据的一致性和质量。
- **Load**：将转换后的数据加载到目标数据存储系统中，如数据仓库。
ETL 是数据集成的关键步骤，确保数据在进入分析阶段前是准确且一致的。

2. **Database**：
- 数据库用于存储和管理数据，是业务智能系统的核心组件之一。数据库可以是关系型（如MySQL、PostgreSQL）或非关系型（如MongoDB、Cassandra）。
数据库的选择和设计直接影响数据存储和查询的效率。

3. **OLAP (Online Analytical Processing)**：
- OLAP 提供多维数据分析功能，允许用户快速查询和分析数据。它支持复杂的查询操作，如切片、切块、钻取等。
OLAP 系统帮助企业决策者从不同角度和层次分析数据，发现隐藏的模式和趋势。

4. **Data Warehouse**：
- 数据仓库是一个集成的数据存储系统，专门用于分析和报告。它汇集了来自不同来源的数据，经过ETL处理后，存储在数据仓库中。
数据仓库为企业提供了一个统一的数据视图，支持历史数据分析和业务决策。

综上所述，这四个组件共同构成了一个完整的业务智能系统，从数据的提取、转换、存储到分析，提供了全方位的支持，帮助企业做出数据驱动的决策。