商業智能描述了一系列的概念和方法，提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將數據轉化為有用的信息并根據需要進行分發，從而輔助商業決策的制定。
每個企業面臨的數據環境、業務內容和決策需求都是不同的，因此，商業智能（BI）不是一種確定的技術，更不是一個或一套具體軟件，而是針對每個企業的實際情況而規劃與構建的數據分析和決策輔助解決方案。能夠充分認識到這一點，對商業智能廠商和企業客戶都會有所幫助。
對于商業智能廠商來說，商業智能解決方案囊括了數據獲取、集成、分析以及分發等環節的一系列技術和應用，不但包括報表、DashBOArd、即席查詢、OLAP、記分卡、可視化分析、預測及挖掘模型、模擬推演模型等報告及分析手段，而且還包括元數據管理、數據抽取、數據倉庫、移動應用、 搜索集成、Office集成、安全及協作等相關支撐技術和方案，整個體系非常龐大。因此，與注重發展和宣傳產品套件的完整性和全面解決能力相比，商業智能廠商更應該注意以下幾點：
1）如果已經在涉及商業智能技術和應用的某方面具有一定的積累或相對領先的地位，則首先必須最大限度的提高自己特長的方面，其次才是量力而行的擴大在商業智能解決方案中覆蓋的范圍。新晉的廠商或者并不具有優勢的廠商，更應該根據自身運作能力做好產品定位，適當聚焦以期發展。傾向于提供全面解決方案所需的所有環節的產品或技術，則勢必正面與攔在前面的幾大巨頭殘酷交鋒。要時刻牢記細分領先比全面鋪開更重要，市場的規律是第一名吃肉，第二名啃骨頭，第三名喝湯，其余則茍且生存。從國內市場經驗來看，商業智能市場的細分領域還存在不少空白。這些年在商業智能領域不斷涌現的新說法（內存計算BI、快速BI、自助式BI、可視化分析工具等等），就是對細分市場的有效挖掘（而非全面替代）。
2）在企業里經常存在來自多家商業智能廠商的產品和技術共存的現象，使用各自專長的方面共同構成企業的商業智能解決方案，同時，還存在與企業的其他應用系統集成的需求，比如統一身份認證、Portal、CMS等。因此，需要注意產品的開放性和擴展開發能力，在接觸的商業智能項目里，系統組合或集成的案例并不少見。
3）現在已經進入商業智能應用細耕時期，應注重行業經驗積累及應用實踐，形成有效的方法論和最佳實踐，提高交付能力、交付質量和交付效率，能夠切實針對企業的數據環境、業務狀況及管理需求交付合適的方案，而不僅僅是售賣產品，以及自顧自說的方案。
對企業客戶來講，則需要注意以下幾點：
1）規劃+軟件+實施，多個方面齊頭并進才能構建出良好的商業智能解決方案，因此企業客戶要對這幾個環節同時重視，尤其要給各環節分配合適的預算，經驗證明往往許多客戶要么不重視前期規劃工作，沒搞清楚項目的目標及范圍，要么僅購買商業智能軟件工具就幾乎耗盡預算而留給實施極低的預算比例。
2）參與你的商業智能項目建設。正如好的總成和配件不一定能裝配出好車，好的工具也不代表好的解決方案；同樣，廠商的方法論或最佳實踐再好，都需要企業用戶深入參與，才能構建出你自己的商業智能，尤其是在前期規劃和藍圖階段、需求階段、實施階段的各個檢查點及用戶測試階段，必須大量投入各環節的人力和精力認真參與。在既往實施的一些項目中，用戶既對即將構建的的商業智能系統寄予厚望，同時參與的程度卻遠遠不足。
3）要注重商業智能系統的運維和演進，避免形成死的商業智能。沒有一成不變的業務，也就沒有一成不變的系統。在企業運作過程中，業務內容、管理需求、數據環境等各方面都不斷發生變化，正如再好的汽車也需要保養，商業智能系統極其內容也需要進行持續的維護，很多商業智能項目失于維護，經過半年左右的時間后系統逐漸被擱置一旁。同時，經過一段較長時期后，企業新的管理和業務需求有所積累時對系統進行適當的重構與演進，根據項目經驗，這種級別的重構演進周期一般是1年半到2年開展一次。
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本文標題：商業智能只是一種解決方案
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