作為企業(yè)信息化發(fā)展的“最高階段”的代表，商務(wù)智能(BI)在提升營運效率、深化客戶關(guān)系、增加銷售額、發(fā)現(xiàn)機會、輔助決策，提升企業(yè)綜合競爭力等方面的優(yōu)勢讓諸多CIO們?yōu)橹膭硬灰选BM的一份調(diào)查稱，有83%的CIO將BI列為IT規(guī)劃遠景的首位，然而，一份國內(nèi)的調(diào)查結(jié)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(shù)字可能還要更低)。

CIOAge日前采訪一位證券行業(yè)CIO(訪談鏈接）時，談及商務(wù)智能系統(tǒng)(BI)的發(fā)展，該CIO坦言，目前整個行業(yè)的商務(wù)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(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，但由于商務(wù)智能(BI)產(chǎn)品所牽涉面甚廣，目前商務(wù)智能(BI)產(chǎn)品的效果是值得質(zhì)疑的：“第一你能挖出什么東西來，值得質(zhì)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(fā)，來看商務(wù)智能(BI)的發(fā)展都存在哪些問題：

BI能挖掘出什么東西?

根據(jù)百度百科的解釋：“商業(yè)智能(BI)的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽取(Extraction)、轉(zhuǎn)換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，最后將知識呈現(xiàn)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(guān)鍵點保證BI結(jié)果的質(zhì)量：其一是數(shù)據(jù)源，其二是數(shù)據(jù)處理方法。

在對數(shù)據(jù)源的提取上，它要求企業(yè)提供比較真實、規(guī)范的原始數(shù)據(jù)信息，對于許多企業(yè)來說，僅這第一步實施起來就頗有困難。即便是那些已經(jīng)在使用ERP、CRM等信息化管理軟件的企業(yè)，由于操作的不規(guī)范性，以及各個軟件間標準的不統(tǒng)一，要獲得合乎規(guī)定的數(shù)據(jù)已是不容易，更不用說那些信息化水平不高的企業(yè)了。

數(shù)據(jù)的處理方法則牽涉到更多的因素。IT部門需要做充分的調(diào)研，最好是跟業(yè)務(wù)部門的相關(guān)人員一起，明確數(shù)據(jù)處理目的，理清原始數(shù)據(jù)與想要得到的結(jié)果間的邏輯關(guān)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?shù)臄?shù)據(jù)處理技術(shù)。然后，還要對處理出的結(jié)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(jié)果，完全取決于以上兩步的成果。