不仅仅是结构化数据

　　“展望未来，企业会寻找搜索工具及非结构化分析工具，有助于理解文本数据及数据库外部的其他信息。”Ovum公司的Davis说，但这类工具大多数仍处于开发阶段，可以利用定性分析增强BI的定量分析。一个简单例子就是，对呼叫中心的记录进行分析，可获得有关竞争者的参考信息，这对新客户来说似乎最有吸引力，当然还能给重要客户留下好的印象。

　　通信设备生产商Harris就是个例子，该公司利用更多的传统分析工具增强了内部的搜索功能。Harris供应链管理主管Janice Lindsay说，工程师根据功耗和接口等标准对部件进行搜索后，Endeca Technologies公司的搜索引擎就会查看原始结果，然后查找定量信息，譬如次品率、可获折扣、可靠性级别、预计某部件还会生产多久。然后，该搜索引擎使用这些因素推荐工程师应当使用哪些部件。返回结果根据多达200个标准进行过滤及评定，所用的信息不但来自供应商系统和行业数据库，还来自ERP、制造、产品设计及其他内部系统。

　　Endeca公司负责战略开发的副总裁Matt Eichner说，通过使用动态汇总技术，Endeca信息访问平台能够分析任何数据源，找出模式。而且，动态汇总技术不需要事先定义的多维数据集。

　　Factiva是说明非结构化分析可以发挥作用的另一个例子。据Davis介绍，Factiva搜索众多网站和博客后找出提到的公司，然后分析文本，确定提到的这家公司是不是赢得了赞许，最后生成名誉指数。Ovum的Charlesworth说，将这项功能与传统BI相结合是个美妙的想法，但还处于早期阶段。 “大约5年后才会有结果。”Davis预计。

　　IT人员如下几个方面还有许多事要做：让BI环境更合理、满足更高的要求，并把BI引入公司的业务操作层面。瓦霍维亚银行的Thorpe说，自始至终要记住一条根本的真理：“你要以业务为导向，而不是以IT为导向。不然，没人会用你的工具。”(沈建苗编译自《InfoWorld》)

　　业务驱动BI

　　在74%的公司，管理人员作为一个重要项目来推动BI。其中，48%是由主管人员推动的，30%是由业务经理推动的。

　　74%的公司认为BI在今后3～5年具有高优先级或者最高优先级;66%认为在接下来一年具有这样的优先级。

　　61%的调查对象称，业务分析人员在本企业扮演更重要的战略角色。其中39%打算在明年聘请更多的业务分析人员。

　　IT人员的BI挑战

　　IT人员在部署BI时面临的主要难题是数据质量(50%)，其次是集成来自操作型系统的数据(37%)，以及将BI软件与现有的IT基础设施进行集成(33%)。

　　BI的使用情况

　　预测分析是BI的一大用途，62%的调查对象在使用或者计划一年内使用该功能。使用预测分析最多的部门是：销售部门(56%)、财务部门(54%)、营销部门(54%)、后勤/材料管理(35%)和客户服务/呼叫中心(35%);

　　最重要的BI功能是向下钻取和钻透(67%)、分类和过滤(60%)以及决策评估和优化(45%);

　　6%的调查对象对报表和仪表板的相关性和准确性极有信心或者很有信心;10%的调查对象毫无信心;

　　54%的调查对象会考虑使用让用户可以自行获得结果的搜索技术来取代BI生成的报表。但这些调查对象中有43%声称，本公司内部没有这方面的专门技能。

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