但商业智能也存在不足。商业智能的目标与DSS一样，是为了提高企业决策的效率和准确性。但BI是通过数据分析、知识发现工具提供有价值的、辅助决策的信息和知识，用户必须根据这些信息和知识，运用现有的企业知识和经验进行判断，做出决定，极少数具备智能决策的能力。不像专门的决策支持系统那样提供方案生成、方案协调、方案评估等功能，更不具备群体决策的能力。

　　4.影响BI性能的因素

　　商业智能利用数据挖掘不断发现新的知识，扩充到现有的企业知识中来。但就目前企业应用现状和算法实现上来看，制约知识发现的因素较多，同时也影响了BI的性能。

　　4.1.系统智能不能很好地实现

　　现有数据挖掘算法大多尚不成熟，效率较低。另外，作为BI数据基础的数据仓库或数据集市中数据量一般比较大，新知识形成的速度和准确性比较低，致使现有的BI系统在知识发现方面的能力不能满足用户要求。

　　4.2.系统工具缺乏

　　目前大多数BI系统功能集中在数据分析方面，如数据查询、报表、OLAP、数据可视化，很少有开发商在系统中配有知识发现工具。因此，功能比较集中，更深一层次的要求无法满足。

　　5.结语

　　目前，对BI的研究与开发工作尚未处于起步阶段。突出的问题在于数据分析、知识发现能力、效率低，或者缺乏知识发现，而更像一个操作型应用系统。很难在决策支持方面发挥BI应有的作用。首先应该认识到BI发展、应用的总体趋势，其次多借鉴国外BI成熟的技术和方法，开发或不断完善真正意义上的BI系统。相信本文对国内BI的市场开发和研究会有启发。

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