隨著數字化時代的到來，越來越多的企業(yè)開始重視數據分析的利用。對于現在海量復雜的數據，以往的數據分析工具難以發(fā)揮作用，商業(yè)智能（BI）工具的出現正好解決了這個問題。

然而，許多企業(yè)在實施和使用BI工具的過程中往往存在許多誤區(qū)，忽視了許多重要因素，如項目脫離業(yè)務需求，實施中缺乏整體意識。如何最大化BI工具的作用，我們可以從以下四個方面進行探討。

1. 從業(yè)務需求出發(fā)

很多企業(yè)對BI工具的認識還處于初級階段，認為BI工具只是一個處理數據的軟件。這種理解很容易導致項目方向的偏差，對業(yè)務應用的需求不明確，形成錯誤的解決方案。

我們不妨這樣想，最終使用BI工具的人是業(yè)務人員和企業(yè)領導，他們需要的只是全面直觀的數據展示和從數據中得到啟發(fā)思考，他們需要什么樣的結果來幫助他們做決定？顯然，商業(yè)智能BI的實施應該從實際業(yè)務需求的終點出發(fā)，即由深層業(yè)務需求為驅動。

但現實是很多企業(yè)人員不了解自己的需求，一是對BI缺乏了解，二是對業(yè)務情況缺乏整體了解。實施BI，通常需要企業(yè)領導、IT部門經理、業(yè)務部門負責人等共同參與研究，分析企業(yè)架構，了解業(yè)務層次，確定目標，然后落實到如何實現這些目標。

2. 羅列重點，“想大做小”

BI工具不是萬能的，許多企業(yè)對BI工具有太多不切實際的期望，試圖完成所有的成就。的確，很多大型BI存在功能過多，覆蓋面廣，但實際產出過少的問題。企業(yè)信心滿滿，高價采購，但業(yè)務部門不會用不想用，最后擱置。

因此，BI工具的運用必須結合公司的實際情況，從全局出發(fā)，找出企業(yè)急需解決的問題，從企業(yè)最關心的業(yè)務問題入手。

3. 重視基礎數據管理

BI工具的價值在于將大量看不懂的業(yè)務數據轉換成清晰直觀的信息。可以說，高質量的業(yè)務數據是BI工具發(fā)揮價值的基礎。數據錯誤、空缺和不一致不僅會大大增加BI實施過程中數據處理的成本，還會直接影響分析結果的質量。

因此，BI工具的背后必須有一個堅實可靠的數據倉庫，當然，要實現高質量的數據，還需要企業(yè)業(yè)務和技術人員的協同合作，充分利用內部資源。

4. 培養(yǎng)人員數據分析意識

嚴格來說，BI是一種用于決策支持的解決方案，核心驅動力是使用人員的數據分析思維，為了保證“源源動力”，業(yè)務人員要不斷提高數據分析技能，時刻關注行業(yè)動態(tài)。BI工具的使用也是一個雙向互利的過程，人們利用它獲得有價值的分析結果，在這個過程中，BI也以其自身的邏輯引發(fā)人員思考。