BI(Business Intelligence商业智能)的应运而生是有广泛市场空间的，企业在应用ERP系统以后，还必须有一套全面的分析系统来帮助企业进行有效的分析。因此，BI为企业解决信息价值问题的提供了有效的方法和工具。

CIO的BI困惑BI已成为继ERP之后企业信息化的另一个应用热点。企业在经历了大规模的信息化建设后，以ERP为首的信息系统已经得到了广泛应用，这些系统产生的大量数据以及企业自身存在的历史数据，无法及时的转换为有效的信息价值，而同时随着市场的竞争需要，企业需要了解自身存在的不足以及市场的变化趋势。因此，企业需要用BI进行系统地分析和处理，以便应对自身面临的挑战。

据调查显示，2010年CIO最关心的当属BI(商业智能)、云计算、Web2.0等先进的技术应用，现在国内企业对于BI的需求越来越强烈，但从实际应用来看，企业对BI的应用效果并不是很理想，目前BI的部署成功率只有不到3成，CIO在做BI时仍有很多疑虑，犹如过去做ERP项目一样，更加谨慎小心。

ERP和BI应该如何来融合?它们在企业中的各自的价值又是如何体现的?BI的应用现状如何?在ERP和BI融合的过程中又存在哪些问题?是什么原因困惑着CIO们成功部署BI?

中航国际信息管理部总经理朱东认为，BI成功率不高根本原因是BI更偏重管理，实施过程更为复杂，BI实施要求CIO既懂管理，懂业务，也要懂IT技术，而这种真正的复合型CIO少，担纲BI项目的CIO，要么纯粹偏业务，要么纯粹偏IT技术，从而导致BI的失败率如此之高。

BI的源头是数据，而ERP系统中有的就是数据。为此在考虑项目规划的时候，如果能够让BI系统直接使用ERP系统中的数据，是一个不错的选择。可是到目前为止BI与ERP系统是两个相对独立的应用。

先ERP，还是先BI?李宁集团信息中心主任沙爽认为，BI需要企业具备较好的信息化基础，应该在ERP等基础信息系统完备之后再考虑。与此同时，在选择好BI工具产品，还要有实现对自己的信息化有一个整体规划。

沙爽说，将企业原始数据整合之后，数据的抽取、转换、清洗和加载可以认为只是技术问题。按理说ETL工具要承担保证数据质量的任务，例如剔除那些有空白字段的信息、找出小数点点错了的数据等，但目前的ETL工具大多集中在数据的抽取、转换和加载方面的功能，对数据质量保证不够重视，所以在目前的大多数BI项目中缺少实施人员从技术角度去确保数据质量这个环节。

BI系统在进行数据分析时，对于数据的格式有比较严格的要求。如某些字段不能够为空(如在数据分析时可能需要用到四则运算，为此除数就不能够为空)。如某些字段要求有固定的格式(如日期字段，需要采用统一的格式，如YYYY-MM-DD等等)。

因此，BI系统不仅仅要求企业按固定、规范化的格式提供数据，而且还要保证基础数据的准确性。BI系统的分析结果都依赖于基础数据。如果基础数据现错误，即使是5%的错误率，经过BI系统的一番分析，最后结果的误差可能会在20%左右，甚至更大。如果BI使用ERP数据，不仅仅要保证在格式上满足BI需要，而且还要提高基础数据的准确性。

企业的BI应用已经不再仅仅关注数据仓库、数据挖掘等层面的应用，而是转向业务分析等深层次的应用上。业务分析作为商业智能领域中最贴近业务的层面。

中国人口与发展研究中心信息总监冯方回认为，BI和决策支持系统有很多相似之处，当然不是相同的东西，但是在决策支持系统里，必然存在BI系统。BI系统搞好了，对于企业将带来极为可观的效益或者说为了获取最大的利润带来好处。BI和决策支持系统都不可以单独存在，而是业务驱动，因此BI也开始在事业单位和政府部门开始部署。