作為企業信息化發展的“最高階段”的代表，商務智能(BI)在提升營運效率、深化客戶關系、增加銷售額、發現機會、輔助決策，提升企業綜合競爭力等方面的優勢讓諸多CIO們為之心動不已。IBM的一份調查稱，有83%的CIO將BI列為IT規劃遠景的首位，然而，一份國內的調查結果則表明，只有大約10%的CIO真正部署了BI(筆者認為，實際的數字可能還要更低)。

CIOAge日前采訪一位證券行業CIO(訪談鏈接）時，談及商務智能系統(BI)的發展，該CIO坦言，目前整個行業的商務智能(BI)水平仍處于初級階段。他表示，盡管有些軟件廠商聲稱自己有非常完美的數據倉庫及數據挖掘產品，但由于商務智能(BI)產品所牽涉面甚廣，目前商務智能(BI)產品的效果是值得質疑的：“第一你能挖出什么東西來，值得質疑，第二你挖出的東西是有價值的嗎?第三你挖出的東西你敢用嗎，你敢給客戶推薦嗎，你敢保證客戶掙錢嗎?或者說你敢讓管理決策跟著這東西走嗎?敢讓市場行為跟著這個走嗎?”

三個問題拋出來，擲地有聲。恐怕所有的CIO聽到這些問題都要好好的思量一番。我們不妨從這三個問題出發，來看商務智能(BI)的發展都存在哪些問題：

BI能挖掘出什么東西?

根據百度百科的解釋：“商業智能(BI)的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識)，最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。”這一描述基本涵蓋了BI的全部操作過程及目的。

可以看出，在此過程中有兩個關鍵點保證BI結果的質量：其一是數據源，其二是數據處理方法。

在對數據源的提取上，它要求企業提供比較真實、規范的原始數據信息，對于許多企業來說，僅這第一步實施起來就頗有困難。即便是那些已經在使用ERP、CRM等信息化管理軟件的企業，由于操作的不規范性，以及各個軟件間標準的不統一，要獲得合乎規定的數據已是不容易，更不用說那些信息化水平不高的企業了。

數據的處理方法則牽涉到更多的因素。IT部門需要做充分的調研，最好是跟業務部門的相關人員一起，明確數據處理目的，理清原始數據與想要得到的結果間的邏輯關系，充分考慮到各種影響因素，然后建立合適的處理模型，尋找最恰當的數據處理技術。然后，還要對處理出的結果有一定的檢測方法以確保其有效性。

于是， BI能夠“挖出什么東西”，即給出什么結果，完全取決于以上兩步的成果。