商业智能在被大家认可的时候就冠以“不可思议的联系”。因为，一谈到商业智能，总会有人讲起“啤酒和尿布”的故事。也正是因为这个故事，使人们觉得商业智能总是将两个毫不相干的东西关联起来；商业智能就是数据挖掘，在茫茫的数据海洋中，挖出特别的法宝，可以让企业一举成名。其实，这都是对商业智能的误解。

商业智能包括了很多方面，像“数据仓库”，“多维分析”，“综合报表”，“数据挖掘”。数据挖掘只是其中一个比较小的领域，也不能让企业得到普及。那么，商业智能对于企业来讲，就是一些“报表”吗？

回答是否定的。报表只是商业智能的一种表现，就像“太阳会发光”并不等于“会发光的就是太阳”。商业智能会为企业做数据分析，最终以报表的型式展示出来，那么它与普通的报表工具有什么实质上的不同呢？先让我们回想一下足球比赛，当终场哨声吹响的那一刻，所有人都能从比分中看到谁胜谁败，那么，是不是所有人都能看出来，为什么某支球队是获胜的，为什么某支球队会输呢？更进一步，输的球队有没有改进的方法，可以让下一场比赛的胜算大一些呢？于是，仁者见仁，智者见智。

其实，在当今的足球比赛中，比赛提供给球迷的不仅仅是一个冷酷的比分，而是包括了各种技术统计结果，比如“双方射门次数，角球次数，前场任意球，犯规次数，越位次数，黄牌，红牌，控球率”这些指标是反映足球比赛的重要的信息。通过射门次数，可以看出这个球队的机会次数，通过控球率可以看出球队的配合能力。如果发现某些指标过于低，那么这个球队就可以朝着这个方面去改进。

对比一下企业的经营活动，不难发现，其实在企业中，“销售额”和“利润”就是企业的比分。在这两个指标面前，任何的统计数据都显得无力。但是，作为企业的决策者，他们需要知道的不仅仅是比分，而是如何取得更好比分的方法。这时，各种企业的辅助指标就显得十分重要了，比如企业的市场铺货率、市场占有率、品牌排名。通过这些指标，企业决策者会看到企业的不足之处，通过一系列的改革，使企业扬长避短，提高企业的竞争力。

商业智能用途之一，就是为不同行业提供各种辅助指标分析。这些分析有一些是企业自身可以得到的，但由于某些原因，这些重要的分析总是不能及时的送传到决策者手中，往往要拖延一周甚至一个月。商业智能还提供一些企业需要但得不到的分析，比如一个零售行业需要很清楚的知道渠道内每个环节的动态库存，但由于对客户的掌握力度不足，而不得不望洋兴叹。商业智能不仅提供了各种指标分析，更重要的是它可以充分的提高企业历史数据的利用率，像一些三年以上的数据便可以发挥参照作用了。

其次，商业智能所体现的数据分析不仅在于报表的种类繁多，而是体现在各类报表的“系统化”与“完整性”。假设A软件厂商提供20张报表分析，而B软件厂商提供80张报表分析，是不是B软件厂商一定比A软件厂商更强呢？回答也是否定的。报表不应该按“张数”来卖，就像一辆汽车不能按“零件”的多少来销售一样。什么是系统化和完整性的报表呢？举个例子，一家零售行业希望一套用于客观考核销售代表的商业智能系统，那么，这一套商业智能系统会包括①个人销售指标完成率②客户拜访完成率③每单金额完成率④产品铺货完成率。其中，销售指标完成率就是足球比赛中的“比分”，它反映的是客观结果。但企业需要找到提高员工业绩的方法，这就需要通过其它指标来实现。

先看一下“客户拜访率”，这是考核销售代表每周是否按时拜访了客户，并产生了订单。如果这个销售代表的订单数量多，那么他的客户拜访率指标就很高。通过这个指标，企业能看出员工有没有在偷懒。但是，单一的指标总是偏面的，而人又是一个高智慧的动物。于是，有的销售代表和客户达成协议，把一个订单，拆成三个订单。这样一来，客户拜访完成率的指标便轻易的达标了。为了防止这种情况，第③号指标发挥了作用。每单金额指标是指每位销售代表一个月的订单金额除以订单数量，如果存在销售代表通过拆单来达标的现象，那么“每单金额”这项指标就非常低。同样，当销售代表为了满足以上两个指标，而将所有的精力都照顾那些所谓的大客户时，第④项指标就会突显作用。客户活跃率是指一段时间内，有订单的客户占所有客户数的比例。虽然几个大客户可以提供较高的销售贡献，但是这个市场所面对的消费群体分散广泛，因此购买产品的地点也各自不同，有的去菜市场购买，有的去街边小店，也有的去居民区里的物资店购买。

由此可见，一套系统化的报表可以为企业提供全面的分析依据，使企业的决策者从“瞎子摸象”提升到“纵观全局”的层次。为了让企业具有全方面分析的思维与习惯，最便捷的方法就是引进商业智能项目，根据软件厂商已有的行业模型和分析方法来提到自身的分析能力。当然，将商业智能引进到企业中，这需要高层管理者的深度关注。他们不但是未来商业智能的受益者，而且是重要的推动者。企业实施商业智能的成功来源于“有经验软件厂商”+“企业高层的关注”，这是软件实施项目不变的法则。