【TechTarget中国原创】公司寻求商业智能的成功应该谨慎行事。
在2006年Gartner商业智能高层会议上，分析师们分享了一些公司商业智能实施的趣闻，那些公司已经把他们自己逼到了拐角。
“这就是说你看不见你遇到的东西”，Ted Friedman说，它是总部位于美国康涅狄格州斯坦福德的Gartner公司的研究副总裁。
在题为“商业智能的五个致命问题”的报告中，Friendman和Bill Hostmann（另一位研究副总裁）实际上列出了七个需要避免的问题。分析师们解释他们只是从已经深受其害的各公司中选择了最普遍的问题。
商业智能软件的妄想型部署
“我们把它建好了，他们（一线用户）就来了”是人们对商业智能项目的一种常见误解，Hostmann说。一些公司认为：如果他们构建了一套商业智能系统（没有考虑业务，用户或者培训需求），它的价值就会非常明显地显示出来，以至于用户都会哭着喊着要学习使用该系统。这种想法是不对的，Hostmann说。
“如果用户数量少于在项目上花费的年头数，就有问题了”，他开玩笑说。
也就是说，如果一个商业智能项目花了四年或者五年时间，而只有四个或者五个高级用户在使用它，那就是一种失败。当然那是一个有些戏剧性的例子，他说他见过一些企业不能使用户采纳，可能因为缺乏企业范围内的协作，缺乏持续的行政支持和执行分配。
企业可以通过由一个稳定的商业智能业务案例开始，仔细地考虑需求，战略性地把商业智能与业务问题对应起来，来避免这一严重问题。企业应该把系统设计成对大部分用户具有吸引力的系统，然后扩展高级用户的能力，Hostmann说。他说，RACT测试可能会有所帮助，该测试检查商业智能系统对于用户来说是否真正是切合实际，准确，始终如一和合时宜的。
文化灾难
在企业中，一些人显然不是真正的在寻求唯一真相。对他们来说，与一般前提条件和管理会议期间的“与数字共舞”一起工作可以更容易，Hostmann说。部署商业智能系统也存在内在的文化挑战，他解释道。不要掉以轻心。一个真正的，企业范围内的，对项目以及该项目怎样积极改变业务的理解，对于商业智能的成功至关重要。
“把CEO拽过来，一起讨论唯一的真相”，Hostmann说。
数据恶魔
数据质量问题是商业智能项目的主要障碍，它可以导致用户对系统失去信任，甚至放弃使用系统，Friedman解释道。有问题的数据还能对业务产生可怕的影响。
“错误的数据真的能导致错误的决策”，他说。
潜在的解决方案包括像数据质量防火墙这样的实施工具和技术，可以对进入数据仓库的数据或者从数据仓库提取的数据的质量加以控制并度量，他说。同时也很重要的是，企业要部署健全的数据管理和人员工作计划，并与商业智能活动相结合。
规范商业智能软件销售商
考虑从他们现存的ERP，CRM或者其他“认为无需动脑”的供应商实现商业智能的公司将免不了会大吃一惊，Friedman说。
“商业智能不是‘一刀切’的解决方案”，他警告说。
公司应该评估供应商系统的范围，找到真正适合他们需要和业务需求的商业智能应用。跳过这一步，而以现任者（当前系统）取而代之的做法从长远来看花钱会远远更多，他说。
促进发展
商业智能是一项活动，而不是一个项目，Hostmann解释道。企业需要把商业智能看作是一个“循序渐进”的过程，应该相应地做计划和预算。
“百分之五十的需求将会在第一年的前八个月内改变”，他说。
做好应对变化的准备，同时相应地设定管理预期。管理这些不可避免的变化需要一套灵活的基础设施，他说。
超越外包
常常说“我们可以外包整个织补之类琐碎的事情”的企业应该三思，Hostmann说。服务提供商可以弥补技能缺陷，提供“可复用的方法”，但是，他们不能替代有知识的员工。
这种观点萦绕在一次最佳实践会议上，是由总部位于美国密西根州诺凡市的三位一体医疗（Trinity Health）决策支持系统的总裁亨利格鲁特展示的。他的商业智能团队试图走外包路线，但是最终以“把项目又带回内部做”而告终。
“我们带来一个外部组织来管理整个开发和（我们商业智能战略的）构建周期”，格鲁特在那次演讲后的一次采访中说道，“我看到（甚至不止一次看到）的是我们比顾问对业务懂得更多。我认为医疗公司和技术没有给自己足够的信心，实际上他们自己懂得不少。我是要在我不在行的事情上聘请顾问。
要求严格的仪表盘
分析师们嘲讽他们自己的一些趣事，他们说，一些领导参加像Gartner商业智能高层会议这样的活动，最后理解到他们的组织还没有完全准备好。
“他们说，只需要给我一个仪表盘就够了”，Hostmann打趣说。
危险在于动人的图形仪表盘背后没有需要的数据整合和架构，它可以变成为仅仅是另一件有问题的报表工具。不正确地实施显示“冲突数字”和“不一致数据”的仪表盘可以引起对商业智能信任的缺失。这会破坏长期的努力。有补救办法吗？当然有——对商业智能进行战略性规划。