新零售时代，企业都各展所长卯足了劲往新零售浪潮里扎，数据化管理成为企业发展必不可少的能力，BI成为企业数字化管理的重要工具。
BI是什么？BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案。通过将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出数据驱动的业务经营决策；目前，一些新兴的数据分析技术已经把目光投向了未来——预测分析。
能否让信息资产得以充分利用，将决定企业在信息时代中数据管理的成败。然而企业对商务智能的运用却并没有那么容易达到预期效果，一般来说，实现有效的BI管理，需要注意以下四个问题：
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数据驱动——分析工具不能解决理念问题
当一家企业开始推行数据驱动文化的时候，往往会寄希望于易于使用的数据分析工具，认为只要提供容易上手的工具就能提高员工使用数据分析工具的积极性。然而事实却并不尽如人意。
Dresner咨询服务公司2015年的一份报告《Wisdom of Crowds BI Market Study》（大众智慧BI市场研究）表明，近40%的受访公司中只有不到10%的员工使用数据分析工具，而且这个比例相较于前些年并未增长。
数据分析工具越来越好用了，使用率却迟迟不见增长，甚至越来越低？首当其冲的是数据分析的理念问题。
原本的工作方法使用得好好的，为什么要改变？耗费时间和精力去学着使用数据分析工具，值得吗？这都是员工可能会萦绕在脑海中的问号。
因此，管理层在引入数据分析工具的时候，首先要以适当的方式解释清楚，这个分析工具将会如何帮助员工提高处理数据的效率，证明这个分析工具是最高效的；其次，需要不断渗透数据驱动文化。例如，会议中给予有数据支持的发言者更多的话语权；考核业绩时将使用数据分析工具的情况列为指标之一，让员工们明白数据使用的好坏程度将直接影响自身在企业内部的权重，这样他们就会越来越重视数据驱动化。
最重要的还是管理层必须以身作则，做决策时让数据说话。
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数据报告——统一标准，拒绝自说自话
《圣经·旧约·创世记》第11章宣称，当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔。为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。
这个故事很有警示意义。很多公司由于缺乏通用的数据词汇，IT部门和业务部门“语言不通”，严重影响BI管理的效率。要想从商务智能中获取最大的价值，就需要强大的数据治理能力，这往往从数据定义开始。
来自企业ERP、CRM和其他运行的业务系统的信息碎片化地分散在组织中，需要来自业务部门员工与同事合作，共同创造通用的词汇和数据治理框架，保证既不会限制业务部门，也不会影响服务客户的数据标准。
部署数据治理项目常用的方法，一种是由CEO或其他领导推动的自上而下的行政行为，另一种是包含IT项目的自下而上的部署。如果没有清理数据并且保持一致性的行政命令，自下而上的方式难以取得成功。自上而下的方式也不该是孤立独行的，应该和其他项目联系在一起，让每一个人都认可这件事对企业的价值。
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数据分析——分析模型需要与业务相结合
主流的BI应用的关注点在过去——如何从已有数据中取得业务价值、了解顾客行为和发展趋势；而一些新兴的数据分析技术的关注点在未来——通过采用大数据技术预测分析未来可能发生的事情。
预测分析的构建必须以业务目标为基础，不仅需要在信息收集上投入大量精力，更要注意将信息收集和企业业务相结合，建立起建模人员与业务用户的合作关系。
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数据决策——信息资产在组织中得到充分利用
CIA（首席信息架构师）需要对数据仓库、流处理、主数据管理、NoSQL、Hadoop、列式数据库、内存数据库等信息平台非常熟悉，了解它们的优势、成本、部署时间和使用方法。CIA既要有管理能力，又要有商业头脑，对信息需求具有前瞻性，并且能够进行商业分析。
信息管理最终的目的是让信息资产在组织中得到应用。企业内众多的技术平台和信息需要妥善管理，充分利用。如果系统间出现问题，导致无法访问数据，企业在没有信息支撑的情况下继续运行，由此带来的错误决策和滞后业务流程对企业的伤害是致命的。
毫无疑问，在信息时代，信息管理是企业成功与否的重要因素。
