随着市场世界格局的演变，市场正在逐渐走向开放和自由化，客户需求在不断变化和增加，业务的复杂程度日益提高，企业为了提高自身对市场快速响应能力，开始逐渐建立以商业智能技术为基础的分析决策系统。由于商业智能项目在国外的高失败率，研究如何成功实施商业智能项目非常必要，本文主要从项目管理、项目成效评价等几个方面来研究商业智能系统的实施对企业所产生的有形和无形的效益。
1 绪论
1．1 研究背景及研究意义
有相关的研究表明企业资源规翅J(ERP)、销售终端(POS)、市场调查、供应商、客户等等，都在不断地往我们的桌面上添加信息，平均每18个月信息量就翻一番，但是能真正用于企业分析的数据究竟有多少呢?有些项目专家估计目前被利用的数据只有5％—10％，并且我们能分析的数据仅限于数据库中的数据。那么怎样才能把大量的数据转换成可靠的、商用的信息以增加利润和市场份额昵?由此，商业智能技术应运而生。
BI(Business Intelligence， 商业智能)是随着Internet的高速发展和企业信息化的不断深入而产生的。BI使得企业的决策者能够对企业信息进行有效、合理地分析和处理，为生产决策提供可靠的依据。学术界对BI有不同的定义：DataW arehouse Institute组织认为：BI是将数据转换成知识并将知识应用到商业行为上的一个过程；GartnerGroup则认为“BI是将数据转换成信息的过程， 然后通过发现将信息转化为知识”。确切地讲，BI并不是一项新技术， 它将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLA P)、数据挖掘(DM)等技术与客户关系管理(CRM)结合起来应用于商业活动实际过程当中， 实现了技术服务于决策的目的。
1．2 国内外研究综述
国外研究综述
商业智能解决方案将业务数据转换成明确的、基于事实的、能够执行的信息，并且使得业务人员能够发现客户趋势，创建客户忠诚度，增强与供应商的关系，减少金融风险，以及揭示新的销售商机。商业智能的目标是了解变化的意义——从而理解至预见变化本身。它使你能够访问当前的、可靠的和易消化的信息，并能够从各个侧面及不同的维度灵活地浏览信息和建立模型。商业智能方案回答的是“如果怎么办之类的问题，而不是“发生了什么?(Whathappened?)"。简而言之，商业智能解决方案是提高和维持竞争优势的一条有效的条件。数据可视化和数据挖掘是两种技术，它们常常被常用来创建和部署成功的商业智能解决方案。通过应用可视化和数据挖掘技术，业务人员能够充分地探索业务数据，从而发现潜在的、以前未知的趋势、行为和异常。
当今的商业智能，已经提出了一套行之有效的创建数据可视化和执行可视化数据挖掘的方法，包括8个步骤：
1． 验证和规划数据可视化与数据挖掘项目；
2． 识别最重要的业务问题；
3．选择数据集：
4． 转换数据集；
5．验证数据集；
6． 选择可视化或挖掘工具；
7． 分析可视化或挖掘模型；
8． 验证和展示可视化或挖掘模型。
国内研究现状
国内研究认为，商业智能是以现代管理理论为指导，信息技术为支撑的集成系统。近年来，它的研究热点主要集中在三个方面：支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。
