BI评论

伴随着企业信息化发展的浪潮，组织流程的固化、改进，知识的积累、应用，技术的创新、提升，BI也在不断求新求变。

近日，美国BigDataLabs公司宣布与Google签署了企业合作伙伴协议。今后，BigDataLabs的主打产品GeoDash，将直接使用GoogleMaps接口来提供交互式的报表和分析功能。

BI作为一个数据分析系统，应该支持多种数据源。这主要是因为一家企业可能会同时有不同格式的数据。

商业智能(BusinessInteligence，简称BI)的概念最早是GartnerGroup于1996年提出来的。

商业智能在还没有得到大规模的普及应用的时候，移动商业智能开始升温逐渐受到CIO以及企业老板的关注。

对于企业来说，交货的及时率与产品的质量一样的重要。在实际工作中，交货的及时率很难分析，影响交货时间的因素太多。

是什么因素阻碍着BI在企业中的应用呢？大家对于BI的普及又抱有何种态度呢？BI普及的突破口又在那里呢？

KPI（关键绩效指标）分析是BI系统中核心的分析功能之一。

可口可乐从来就不认为消费者会满足于他们所提供的那几种类型的饮料。

因素分析说简单是简单，说复杂也很复杂。如价格、利润与小手量之间的关系。价格提高，会导致企业销售量的降低。

商业智能系统让分析具备移动性，能够让企业拥有与客户和商业伙伴进行实时互动的能力，进而可以提高服务质量，促进工作效率。

毋庸置疑，众多人士对于BI的未来始终抱着积极的态度，只不过更多对于BI普及出路存在多方疑惑。

在信息科技和互联网逐渐深入生活的这个时代，电子商务的发展在消费拉动中已经成为了举足轻重的角色。

商业智能是由一些信息软件组成，而且能够在最少的要求与指令下自行运作，以达到帮助人们决策的效果，越来越能够取代人类的决策。

如果抛开BI产品，从用户的的角度出发，那么在用户做部署BI时，应该是先解决业务流程问题还是解决数据问题？