随着数字化时代的到来，越来越多的企业开始重视数据分析的利用。对于现在海量复杂的数据，以往的数据分析工具难以发挥作用，商业智能（BI）工具的出现正好解决了这个问题。
然而，许多企业在实施和使用BI工具的过程中往往存在许多误区，忽视了许多重要因素，如项目脱离业务需求，实施中缺乏整体意识。如何最大化BI工具的作用，我们可以从以下四个方面进行探讨。
1. 从业务需求出发
很多企业对BI工具的认识还处于初级阶段，认为BI工具只是一个处理数据的软件。这种理解很容易导致项目方向的偏差，对业务应用的需求不明确，形成错误的解决方案。
我们不妨这样想，最终使用BI工具的人是业务人员和企业领导，他们需要的只是全面直观的数据展示和从数据中得到启发思考，他们需要什么样的结果来帮助他们做决定？显然，商业智能BI的实施应该从实际业务需求的终点出发，即由深层业务需求为驱动。
但现实是很多企业人员不了解自己的需求，一是对BI缺乏了解，二是对业务情况缺乏整体了解。实施BI，通常需要企业领导、IT部门经理、业务部门负责人等共同参与研究，分析企业架构，了解业务层次，确定目标，然后落实到如何实现这些目标。
2. 罗列重点，“想大做小”
BI工具不是万能的，许多企业对BI工具有太多不切实际的期望，试图完成所有的成就。的确，很多大型BI存在功能过多，覆盖面广，但实际产出过少的问题。企业信心满满，高价采购，但业务部门不会用不想用，最后搁置。
因此，BI工具的运用必须结合公司的实际情况，从全局出发，找出企业急需解决的问题，从企业最关心的业务问题入手。
3. 重视基础数据管理
BI工具的价值在于将大量看不懂的业务数据转换成清晰直观的信息。可以说，高质量的业务数据是BI工具发挥价值的基础。数据错误、空缺和不一致不仅会大大增加BI实施过程中数据处理的成本，还会直接影响分析结果的质量。
因此，BI工具的背后必须有一个坚实可靠的数据仓库，当然，要实现高质量的数据，还需要企业业务和技术人员的协同合作，充分利用内部资源。
4. 培养人员数据分析意识
严格来说，BI是一种用于决策支持的解决方案，核心驱动力是使用人员的数据分析思维，为了保证“源源动力”，业务人员要不断提高数据分析技能，时刻关注行业动态。BI工具的使用也是一个双向互利的过程，人们利用它获得有价值的分析结果，在这个过程中，BI也以其自身的逻辑引发人员思考。
