商业智能实施的几个难点

第一，实施前的规划工作。商业智能实施前的规划工作非常重要，也有相当的难度。数据仓库项目是一个大而且实施周期较长的项目，所以规划工作显得非常重要。规划工作应该体现实用性和超前性。BI系统首先要解决实际问题才会有生命力，才能够生存和成长，才能够得到领导和业务部门的支持。同时，数据仓库是一项长期和大型工程，超前性也非常重要。具有超前性系统才会长久，才会更容易体现技术的先进性和业务的预见性。其他属性诸如安全性、可扩展性、灾难恢复等也很重要。商业智能软件对于数据仓库这样的大型项目，统一规划、分步实施应该是一条需要认真贯彻的原则。

第二，在实施过程中，一定要注意并努力“沿途下蛋”。这一条原则是上海证券交易所内部的数据仓库开发团队和决策领导在实施过程中总结出的一条成功策略。只有这样才能够比较容易地在长时间的实施过程中得到领导和业务人员的认可和支持。对于任何一个大型项目，商业智能分析如果长期投入但在过程中看不到任何中间成果，这样的项目就可能引起领导的怀疑。在过程中不断出成果是解决这一问题的有效方法。

第三，需求的提出和分析是实施数据仓库的首要难题。要做好数据仓库，需求是关键。没有一套好的需求，建设一个好的系统只能是一种梦想。但是，需求的提出难度非常大，必须要有一套好的方法和流程。在一套有效的方法的指导下，同时遵照一个好的流程，就容易得到领导支持，得到业务人员的有效参与和技术人员的有力配合，这样就有可能提出一套既实用又具有超前性的需求。但是，这些只是必要条件，并非充分条件。否则，就会陷入目前企业在实施过程中的许多实际困境：技术人员会抱怨业务人员提不出需求，业务人员觉得厂商和技术人员做出来的系统没有实施前宣传的那么好。没有正确的方法指导，业务人员提不出需求很正常。这就犹如要一个从来没有见过也不了解小轿车的人凭空提出一套豪华轿车的功能、设计和性能需求一样。在提需求的过程中，经验、方法和操作流程是关键。