很多用户看到BI应用成功的案例屈指可数，于是就对BI应用失去了信心。其实，一些误区的存在是导致BI项目失败或达不到预期效果的原因所在，也正因为这些误区我们对用户建设BI系统提出以下建议。
　　【建议之一】业务驱动非IT驱动
　　很多企业之中IT部门与业务部门往往存在分歧，在商业智能应用建设中这种分歧所带来的问题尤为严重。虽然在实现体系和架构上，各家有各家之观点，但有一点是共识的，那就是要成功实施BI应用，一定要以业务驱动而不要由IT部门驱动。
　　“IT驱动的BI应用不容易成功，很多用户即使是业务驱动，业务部门的参与也过少，认识比较浅薄。”Oracle的鲁百年认为。
　　IBM 的王晓虎同样建议广大用户，首先要评估作BI应用的目的，如果企业IT部门参与的比较多一些，就容易把重心迁移到产品的选择上，其实分析业务问题，尽可能控制项目周期，才是关键问题。如果周期很长，企业面临的风险就会比较大。产品选择固然重要，但无法替代业务部门的需求。BI系统的设计要完全根据需求来驱动，它也不可能一步到位，需要业务部门很好的参与才能保障BI项目的进行。
　　Hyperion认为，一些企业为了作数据仓库而作数据仓库，没有明确的业务目标。从业务角度出发，而不是把数据堆积在一起，由业务驱动BI项目建设是关键。
　　【建议之二】主管全线参与
　　如同ERP建设一样，BI项目的推动同样需要企业高层主管的参与，因为这种项目涉及到不同业务部门与IT部门的配合与协调问题。同时，有些用户对业务数据比较敏感，如果没有领导层的参与，BI项目开发建设过程中无法拿到这些数据，就会阻碍项目的进展。记者在采访几个BI项目的应用案例中也已经深深地体会到领导层参与的重要性所在。
　　【建议之三】确保数据质量
　　数据质量是BI应用建设从始至终都值得关注和解决的问题，数据一定需要原封不动地传进来，使业务数据与数据仓库中的数据保持一致进行加工处理。数据导出、转换和加载（ETL）过程一定要注意，如何标准化指标定义，统一口径进行数据加工处理是关键问题。记者在采访光大银行BI 应用时，该用户项目负责人也强调了数据质量是它们在项目建设过程中遇到的一个关键问题,如何保证数据的一致性是难点。
　　专家建议，企业可以成立数据管理小组来领导数据指标的定义。很多业务人员可能已经习惯了原来的报表，只相信原有系统所产生的数据。业务系统和BI应用遵从一致的约定来处理数据，按照大家约定的方式按时把数据传输过来。同时，业务系统经常会进行修改，它有没有反映到数据仓库中，就需要确定相应的制度，来协调确保业务系统的数据与数据仓库中的数据一致，才能真正保证数据质量，使分析出的信息有意义。
　　【建议之四】应用推广
　　“光有聪明的脑袋是不够的，关键是怎么用好它。”这是一句经典的话，用在BI应用中也相当合适。BI系统可以说是智能化的企业所需要的聪明脑袋，但它建好之后，所面临的问题就是要让业务部门的人真正将它用起来。
　　IBM的王晓虎认为，企业需要有专门部门来推广BI系统应用，这样才能真正用好BI应用。
　　NCR Teradata的王闯舟也以自己的亲身经历告诉记者，BI项目不单单是技术和工程，而更重要是如何让用户真正应用到业务中，如何使其融合到日常工作之中去。由于BI应用对于用户来说，还比较新。不同人员对其的认知程度还是有很大差异的，有些人很愿意用，有些使用人员则有抵触情绪。因此从管理层看到这套系统的价值非常关键，他们就可以主动来推动系统在该企业范围内的使用。

（责编：韩雨彤）

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