如今 ， 商业智能BI在全世界范围内掀起了一股热潮 ， 形成了一个庞大的市场 ， 在信息化时代 ， 企业需要借助BI来进行更好的成长 。
那么 ， 商业智能BI对企业来说有什么作用 ， 又要怎么成功搭建 ， 下面就来简单介绍一下 。
企业需求分析 很多之前没有实际接触过商业智能BI的企业 ， 很容易产生一个误区 ， 认为安装BI就和安装一个程序软件一样 ， 不需要做任何准备 ， 点击安装运行 ， 一切就结束了 。
实际上 ， BI是一套完整的系统 ， 它需要嵌入到企业的日常业务活动中 ， 既要对接企业业务活动积累的数据 ， 又要IT人员处理执行 ， 还要数据分析人员产出专业化的图形报表 。 是一个融合到企业内部工作流程 ， 需要针对性地融入各行各业企业的特色信息化系统 。

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要做到针对 ， 那就需要企业做到部署前全面的调研企业当前的发展状况 ， 确定部署商业智能BI系统的目的 。 通过汇总企业实际业务活动中遇到的问题 ， 认真地考虑部署完成后需要面对的状况 ， 怎样去处理 ， 怎样去执行等等 。
就这样 ， 企业认真把希望通过BI来解决的实际问题以及目标需求等等梳理到计划文档中 ， 明确了对BI的期望和要求 ， 然后由商业智能工作人员完成规划 ， 进行下一步的部署计划 。
数据仓库建设 数据是信息的载体 ， 商业智能BI作为信息化的延续最不能忽视的当然就是数据 ， 为了做到这一点 ， 它需要把企业各种不同的业务系统打通 ， 然后抽取到一个统一规范的仓库中 ， 这就是数据仓库的来源 。
这个阶段是决定企业部署商业智能BI成功效果的关键 ， 很多企业之前并没有进行过信息化建设 ， 缺少业务信息系统来储存经营产生的业务数据 ， 也没有积累规范业务数据的习惯 ， 这就导致数据仓库没有可用来建设的有效数据 。

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其实 ， 商业智能BI基本覆盖了可用来积累日常业务数据的方式 ， 不管企业日常积累数据是使用业务系统、EXCEL ， 还是日志、笔记 ， 都可以对接到为企业搭建的数据仓库中 。 只要企业日常对数据处理方面有规范的格式或是统一的模板 ， 数据仓库就可以成功建设 。
在商业智能BI中经常能听到的ETL过程就发生在这一阶段 。 E是指Extract抽取 ， 也就是把不同来源的业务数据抽取到数据仓库的过程 ， T指的是Transformation清洗转换 ， 这一步骤是指在实际抽取数据的过程中 ， 经常会有部门业务系统的数据因为数据格式有问题、数据质量太差、数据不规范等原因导致有些业务系统中的数据不能直接使用 ， 从而对这些数据进行清洗加工转换 。 L是Loading加载 ， 是把最后处理完成的数据或文件输出到指定位置的过程 。

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除了数据 ， 对数据仓库建模也是一个重要的流程 ， 不同来源的庞大数据统一汇合到数据仓库中 ， 只有利用数据模型把这些庞杂的数据以一种方式组织起来 ， 才能够在之后的可视化分析阶段高效的利用 。
同时 ， 通过构建模型的方式来管理数据 ， 可以表达和涵盖所有的业务 ， 建立对业务和术语的统一定义 ， 方便不同部门之间互相交流 ， 也可以在很大程度上减少数据冗余 ， 帮助我们快速查询需要的数据 ， 提高数据的稳定性 。
可视化数据分析 常能听到企业客户问 ， 商业智能BI有什么用啊 ， 对我们有什么好处嘛 ， 很多人觉得对于没有接触过信息化建设、没有接触过商业智能BI的人很难去解释这个问题 ， 但其实这个问题最好的回答就是数据分析和可视化 。