随着大数据时代的到来，越来越多的企业使用数据来指导自身的运营决策。数据分析作为一种能够从数据中提炼出有用信息和提高产品竞争力的强大工具，越来越受到企业的关注和重视。
企业数据分析难点
互联网时代下，数据的价值正在被不断重塑，每天都有海量的数据从不同的系统中产生出来，企业内部结构多样、数量庞杂的数据源和数据量飞速增长，需要处理的数据类型和模型越来越多，传统企业数据分析工具时间成本高和吞吐量限制的弊端日益凸显，难以适应企业新的发展需求。
数据来源复杂：数据源于多个不同的系统、文件、数据库、API 等，具有不同的数据结构和数据格式，需要进行数据集成和格式转换。
数据质量欠缺：数据存在缺失值、重复值、异常值、格式错误等问题，需要数据清洗和数据校验。
数据转换繁琐，链路不清晰：数据需要进行多次数据转换操作，如数据的合并、拆分、聚合以及计算等；此外，多次操作也会导致整个数据链路不清晰，维护成本高。
数据量庞大，处理速度缓慢：面对系统内的海量数据，在固定时间窗口内完成数据抽取、转换和加载的处理流程。
企业数据分析难点涉及数据复杂、质量欠缺、转换繁琐缓慢等方面，企业需要综合考虑并采用相应的技术和方法来解决。
利用BI工具系统，可以有效的科学化管理和决策，并且提高和扩大收集数据的准确率和范围，对于现代企业来说几乎是不可或缺的一环。
商业智能BI可以实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，整合归纳企业数据，利用数据可视化满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。
将商业智能BI核心内容进行总结，大致有三大特征：
一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案；
将企业中不同系统（ERP、OA）中的数据打通并进行有效的整合；
利用合适的查询和分析工具快速准确地提供报表，为企业提供决策支持。
