BI工具中的时间智能一般是通过在数据模型中使用特定的时间维度，以及在查询和报表中使用相应的时间函数来实现的。以下是一个示例解决方法：

1. 数据库层面的时间智能： 在数据模型中，可以创建一个时间维度表，其中包含年、季度、月、周和日期等时间级别的字段。可以使用SQL语句创建这个时间维度表，例如：

CREATE TABLE dim_time (
  time_id INT PRIMARY KEY,
  year INT,
  quarter INT,
  month INT,
  week INT,
  day DATE
);

然后，可以将其他事实表与时间维度表进行关联，以便在查询和报表中使用时间智能。例如，可以使用以下查询语句获取某一年的销售额：

SELECT year, SUM(sales_amount)
FROM sales_fact
JOIN dim_time ON sales_fact.time_id = dim_time.time_id
WHERE year = 2021
GROUP BY year;

2. BI工具层面的时间智能： 在BI工具中，一般会提供一些内置的时间函数，可以直接在查询和报表中使用。例如，在Tableau中，可以使用DATEPART函数获取日期的年、季度、月、周等信息：

DATEPART('year', [Order Date])  // 获取订单日期的年份

还可以使用DATEADD函数进行日期的加减运算：

DATEADD('year', -1, [Order Date])  // 将订单日期减去一年

通过使用这些时间函数，可以实现各种时间智能的需求，例如计算同比增长、环比增长等。

总结起来，BI工具中的时间智能一般是通过在数据模型中创建时间维度表，并在查询和报表中使用时间函数来实现的。具体的实现方式和语法会根据不同的BI工具而有所差异，以上示例仅供参考。