在上马了一些业务应用系统后，现在，有些企业在提商业智能（BI），他们说：我们要把信息系统的作用进一步提升到分析和决策的层面。

可是，有多少人知道，商务智能平台不能做什么吗？

其实，在上商业智能软件时，很多企业都不清楚他们要把什么内容注入到这一系统中。

我们先来看看商业智能的定义：商业智能是将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

可以看出，商业智能是业务和信息系统交合产生的结果所在地，而非第一时间解决我们应用问题的东西。

因此，实施商业智能的一项基础任务就是对其加工对象——信息资源进行规划，即实施信息资源规划(IRP)。

而糟糕的现实是，虽然很多企业都上马了信息系统，但在信息资源规划方面，大多数企业都做得不够好，而这，也成为上马商业智能软件的障碍。

最常见的错误是，人们希望借助商业智能软件去解决某个业务中的问题，而不是借此去整合和强化自己的信息系统。

商业智能软件不能解决没有逻辑的问题，它是用一种根据来自各个系统的数据和流程源数据开发的逻辑程序，用一种特定的方式来固化、统一和分析这些数据的工具。

很多企业都尝试把没有标准化和逻辑化的信息固化下来，而他们应该做的是，在数据之间建立起有限的联系，只有这样，商业智能软件才能发挥它的分析作用。

许多全球化的企业在不同的地区有不同的信息系统和架构，在异构的信息系统情况下，商业智能的数据分析不可能达到这样一种水平——让商业智能能够显著提升可用信息的质量。

这里，起到关键作用的是企业的业务规则（Business Rules）。业务规则决定了数据如何做关联以及通过商业智能系统来驱动什么样的分析。在决定上马商业智能系统之前，有一个对数据的始终如一的和大家都认同的业务规则至关重要。

这听上去很简单，但在很多企业，这些规则要么没有被很好定义，要么就是根本未加定义，而这一点，对于商业智能能否成功非常重要。

如果你不理解企业的数据，如果你对企业数据模型没有任何概念，你就没有权利投入资金去做任何数据挖掘、数据分析和商业智能的工作。

看来，起码在国内，商业智能离我们还有些遥远。