最近，某大型食品公司的一名主管取消了自己的战略计划——利用现有的内部信息，他无法确定该项目能否获得成功，所以他凭直觉终止了项目。后来，他从有点沮丧的老板那里了解到，外部分析家认为该项目本来能够成功。“我们的数据太多，”该主管抱怨说，“但我永远无法把所有的
企业都面临的问题
（美）埃森哲公司技术与系统整合能力小组准合伙人/迈克尔·库恩 首席设计师/伊恩·D·罗帕塔、技术能力小组高级经理/格雷格·B·托德
最近，某大型食品公司的一名主管取消了自己的战略计划——利用现有的内部信息，他无法确定该项目能否获得成功，所以他凭直觉终止了项目。后来，他从有点沮丧的老板那里了解到，外部分析家认为该项目本来能够成功。“我们的数据太多，”该主管抱怨说，“但我永远无法把所有的数据都综合进来，以了解它们之间的联系。”
听起来很熟悉吗？这是现在许多企业都面临的问题：拥有大量数据，但缺乏对数据的洞察力。
多年来，企业需要获取和存储越来越多的数据，这简直成了负担。随着技术的进步，现有信息的类型和来源都发生了爆炸性增长。互联网造就了现在的海量数据——大量的系统数据、文本文件、视频图像、音频……这些数据的可靠性也参差不齐。
信息安全成了一个主要问题，尤其是美国最近发生了2件事（2个大型的数据库不小心让未经授权的人访问了秘密客户信息；另外，一家大银行在数据记录转移过程中丢失数据）之后，对安全的担心和管理上的要求使企业面临的压力不断增加，他们不仅要获取数据，而且要对数据流及其使用进行更为有力的控制。
随着挑战的日益增加，企业在不断努力奋斗——不仅包括数据的获取、存储和管理，还包括有效地利用数据，但这些努力很难在整个企业内得到融合。因为在企业内部，数据往往被分割在不同的部门，而从事数据工作的人员对于数据的意义和用途常常缺乏共识——有时，他们不愿在各部门间分享数据；也有些时候，他们对于数据管理的规章制度并不清楚。
公司与其花钱来改进数据的获取与控制，为什么不努力挖掘该投资的战略价值呢？为达到这一目的，主管们需要有广博的商务智能观点，并想方设法使数据能够更好地支持决策。有些期待取得高绩效的企业已经朝着正确的方向迈出了重要步伐。下面引用的案例分析说明了这些企业所经历的2阶段商务智能流程。
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