现在，越来越多的企业认识到了数据的重要性，开始寻求商业智能软件来解决海量复杂的数据处理分析难题。但不少企业在实施商业智能的过程中存在一些误区，忽视了很多重要因素。在此，笔者提出了企业在实施商业智能时，需要注意的几个方面，欢迎讨论指正。
1. 统一协调，统筹规划
商业智能软件具有独特的复杂性和全面性，因为它建立在所有的业务系统之上。商业智能软件的实施，涉及到企业管理的方方面面，需要公司高层领导到基层业务人员的大力配合。实施这样一个系统的难度和所需资源远远超过普通的业务支持系统。企业必须深思熟虑，统筹规划，将商业智能软件纳入企业软件管理的整体战略。总体规划不仅要规划项目实施团队，还要规划项目后续部署和维护以及功能增强和完善所需的资源。商业智能计划必须有一个整体的愿景和路线图，否则很难统一。
2. 领导参与支持
从基层员工的角度来看，商业智能软件只是一个快速制作报表，提高效率的工具；从高层领导的角度来看，商业智能软件要辅助作出重大的经营决策，他们在需求模型设计上的侧重点完全不同，结果也大不一样。另一方面，没有高层领导的大力支持，企业的业务流程调整会遇到很大阻力，甚至难以实施。
因此，企业领导在决定上商业智能软件之前，需要仔细考虑哪些业务需要决策支持，这个业务的内部流程是否清晰，如何重组其内部流程。而相应的部门要负责对数据进行跟踪和优化，使企业的决策越来越理性和客观，在日益激烈的业务竞争中占得优势。
3. 商业智能的组织和技能要素
成功应用商业智能软件需要许多技能，包括商务技能、信息技术技能和分析技能。但是具备以上三种能力的数据分析部门很难建立。如果企业未能有效地组织商业智能活动（如建立集中式商业智能能力中心），它们将无法在战略层面展示商业智能软件的作用。
建立一个集中的商业智能能力中心（成立专门的数据分析部门）是非常必要的。一个有效的商业智能能力中心有三个重要任务：引导用户实现重复的商业智能任务的自我服务（如管理报表、简单重复分析）；承担复杂、额外的分析工作，直到这些分析可以成为简单可重复使用的工作；确保商业智能软件的功能和潜力不被高估，解决现实问题。
应用商业智能软件的目的是从大量的数据中找出能给企业带来增值效益的数据，但这些数据必须有相应的人进行跟踪和处理，否则商业智能的价值只会停留在快速做报表的层面，商业智能的核心价值会大大降低。
4. 数据基础先行
“商业智能是数据驱动的应用”。坚固、高质量的数据基础是商业智能建设的核心。建立这样一个数据仓库的任务极其艰巨，会耗费大量的时间和资源。企业数据的积累伴随着各种基础信息系统的建设，这是一个长期的过程。
在基础系统尚未建立和完善的阶段，不要同时开展不同的系统建设，如在实施商业智能的同时构建分销供应链系统，不仅资源短缺，数据的质量和完整性也是不可预测的因素。初衷是整合公司所有的数据资源，但数据资源还是在不断变化。如何整合这些不确定的资源是一个巨大的挑战。
5. 找准切入点
商业智能要想大做小，从最紧急的业务做起。不管你用什么样的管理软件，几乎都会听到同样的声音：不要贪大求全，从最紧急的业务入手，商业智能也不例外，其可以做成一个独立的庞大系统，把企业内的所有业务数据放在一个数据仓库里进行多维分析；还可以嵌入到单个业务数据中，用于独立的业务分析。先管理好最紧急的业务，才能快速响应市场需求，做出最佳决策。在积累了一定的经验后，逐渐加入商业智能软件继续对其他业务进行决策分析，可以在一定程度上规避风险。
6. 坚持业务驱动
对管理软件的需求是由业务部门驱动的，而不是IT部门。可能有些企业也明白业务部门应该对软件提出设计要求，但是业务人员的水平不足以提出未来的管理模式架构。如果因为这个原因，企业领导应该给IT部门绝对的权力，让他有权要求业务部门配合IT部门共同协商提出需求模型，从而尽可能准确的把握企业的业务发展方向。
