产品模块的集成
通过合并和收购，大型组织已经收集了大量的BI产品。一些组织已经试图在专门的产品套件上实行标准化。这一直是个挑战，因为人们趋向于使用自己喜欢的BI产品。考虑到健壮的产品分销商，分销7个不同的BI软件产品。每一项特定目的的服务都被一个厂商拥护。当标准化是他们的目标时，很难不会造成大量不满而达到。结果，这些组织在一个种类里瞄准最好的产品，因为没有单独的供应商能够提供最好的产品套件，包含特殊的和结构化的查询，标准报告，olap，异常报告，数据挖掘和分析能力。Gartner认为‘大多数的企业将会需要更多的BI工具，他们必须作为BI环境中的集成决策的一部分来选择’。同样的，数据定义，数据一致和兼容能力相关问题，在多个BI产品的信息消费中，将继续会导致低效。不幸的是，这个问题直到有一家占统治地位的厂商出现前，将不会被解决。结构化和非结构化数据
大部分BI产品仅能处理结构化的数据，这些数据由其他应用或者事务处理系统捕获，比如erp应用的客户订单和业务处理。但是，很少的BI产品有能力继承非结构化的数据，比如文档和图像。组织捕获大量的非结构化数据，比如每天的email和email的回复。META Group 估计平均70%的企业信息资产是非结构化的形式。由于它的形式和结构化数据集成难度很大，非结构化数据的使用价值受到限制。
举个例子，对大部分利润来源的顾客进行分析将会产生客户的列表和他们的特征。如果基于这些信息用建立一个基于客户的阈值，就要冒着风险消除没有利润的客户，但是这些客户将来可能会变成有利润的客户。关于潜在的没有利润的客户的信息可能被包含在非结构化的数据格式中，比如对新闻简报的反馈。当结构化和非结构化的数据被展现的时候，会提供给个人更多的供人洞察的主题领域。
数据质量
这不是一个新的话题了，但是数据质量差确实是BI方案的毒药。Gartner认为“到2007年，财富排名1000以内的企业25%以上的关键数据是有缺陷的，也就是说，不精确的或者不完整的”。数据质量差将导致信息消费者的不满，最终会限制和放弃BI的使用。当客户努力解决这个问题的时候，通过数据重整，验证和通知的能力，BI软件厂商已经定位于辅助角色。通过整合这些能力，当数据消费者浏览时，BI方案能够突出数据问题或者验证数据的精确性。另外，数据质量差已经引起了信息消费者的注意，这些能力将会降低他们对数据质量的不满。这些有益于信息消费者，也有益于BI厂商。
预测分析
成熟的BI用户需要预测分析，模仿“如果，怎么样“。举例说明，有些人可能通过地理区域和时间段分析市场。这些信息能够用来预测将来一段时间的市场趋势。当查询和报告能力根据历史事件和事务处理的数据，按照预测模型进行分析是有局限性的。电子表格应用软件提供了很多功能，因为BI应用软件有能力存取和展现信息，预测分析是一个自然的扩展。但是，META Group认为将预测分析嵌入到企业应用中(CRM、SCM等)正日益增加，代替了购买标准的数据挖掘解决方案。
实用性和可接受性
电子表格程序被大小组织广泛的应用，因为他们凭直觉选择最简单易用的。Gartner认为企业中的大部分BI用户是偶尔的信息消费者，他们仅需要基本的报表和电子表格功能。不幸的是，大多数BI程序的功能和特性远远超出了哪些人的接受能力。同样的，对信息消费者分类，根据功能和特点定义级别是必要的。这个方法提供给个体适当的技能，帮助他们提高技能。这个方法的结果仍然是提高知识工人的进步和发展，进而创造价值。
经济的集中，立法机关的法案和BI技术的进步为BI厂商的繁荣展现了美好的机遇。从历史事件中借鉴，BI软件厂商从用户许可和产品套件的销售扩展为竞相成为工业标准。这些事件正影响BI领域的技术趋势。组织应该意识到他们在BI领域的投资价值永远有待变得更佳。
转 载:http://www.qqread.com/erp/11/t189153004.html
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