事実に基づく意思決定の効率向上を目標とする企業は、ビジネス インテリジェンスの重要性を理解しています。ビジネス インテリジェンスを活用すれば、ビジネスデータ内の重要なパターンと傾向を明らかにし、組織のプロセス、消費者の行動、内部の生産性に関する詳細を把握できるようになります。このような分析情報は、意思決定とパフォーマンスを最適化するうえで不可欠となります。

データの品質とありか、そして BI ツールを効果的に使用するために必要なスキルが、これらの重要な課題に対処するために重要となります。

• データ品質: 優れたビジネス分析を実行するためには、品質の高いデータを用意する必要があります。低品質のデータは、低品質のビジネス インテリジェンスにつながります。データ品質を維持することは難しい課題であり、その理由は主に 2 つあります。データが古くなることが 1 つ目の理由です。これは、大規模で複雑な組織において簡単に発生する問題です。そして、企業がデータの整備を行うための時間を確保していないことが 2 つ目の理由です。品質の高いデータを維持するためには、データのクリーンアップや正規化などの措置を定期的に講じる必要があります。
• さまざまなシステムに埋もれた重要なデータ: データがさまざまなシステムにあり、ソフトウェアに互換性がない、ビジネス ユニットがユーザーのアクセス許可を厳しく管理しているなどの理由で他のシステムにアクセスできない場合、そのデータはサイロ化されていると言われます。重要なデータがサイロ化されると、データがロックされ、データ全体の一部しか取得できなくなるため、ビジネス インテリジェンスの完全性が損なわれてしまいます。優れた ETL ツール（抽出、変換、読み込み）を使用すれば、さまざまなシステムのデータをまとめて分析に利用できるようになります。
• 専門知識の欠如: ビジネス インテリジェンス ツールを使用するには、相当な専門知識が必要です。つまり、組織内の少数の主要な人員のみがビジネス インテリジェンス ツールを効果的に使用するスキルを持つことになるため、ボトルネックが発生する可能性があります。