以提高基于事实的决策效率为目标的公司都懂得商业智能的重要性。它揭示了商业数据中的重要模式和趋势，提供了对组织流程、消费者行为和内部生产力的深入观察。这种数据洞见对于优化决策和绩效至关重要。

数据的质量和位置以及高效使用 BI 工具所需的技能是帮助客户应对这些关键挑战的重要因素。

• 数据质量：拥有高质量的数据对于实现良好的商业分析至关重要。质量不佳的数据会导致商业智能效果较差。确保数据质量是一项挑战，这主要有两个原因。首先，数据会过时，这在复杂的大型组织中很容易发生。其次，公司没有花时间维护和整理数据。为了维护高质量数据，公司需要采取措施定期清理和规范化数据。
• 关键数据位于不同的系统中：当数据位于不同的系统中时，由于软件可能不兼容或业务部门严格控制用户权限，其他系统可能无法访问这部分数据，这称作孤岛数据。问题在于，当关键数据被孤岛化时，它就被锁住了，您只能获取整体数据的一部分，因此您的商业智能是不完整的。使用良好的 ETL 工具（提取、转换、加载）可以帮助您将不同系统的数据整合在一起，以便进行分析。
• 缺乏专业知识：使用商业智能工具需要具备大量专业知识。这意味着组织中只有少数关键人员具有高效使用商业智能工具的技能，而这反过来又会造成瓶颈。