商业智能软件系统不能代替管理者做出决策
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智能或商业智能，是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据显示技术进行数据分析，实现商业价值。
加特纳集团于1996年首次提出了商业智能的概念（Gartner Group）提出加特纳集团通过应用基于事实的支持系统，将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，以协助制定商业决策。商业智能技术为企业提供快速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将数据转化为有用的信息，然后分发给企业。
架构
为了实现业务信息智能洞察的目标，企业必须使用适当的技术架构平台来支持业务数据分析系统。该平台不仅要为各种用户（无论他们在哪里）提供分析和合作功能，还要充分利用现有的基础设施，保持低成本。它必须是可扩展的和高性能的，以满足任何组织的发展需求。
适当的架构可以为系统的成功铺平道路，最终带领组织取得成功。开放的商业智能架构应同时满足IT和业务用户的需求。
对于IT用户来说，商业智能软件需要满足以下条件才能向用户提供更高的价值，包括：与组织的基础设施集成；支持当前的技术和标准；根据持续发展的需要进行方便的调整；整合组织中的所有数据；随着用户需求的发展，可靠的实施；可以管理而不增加预算和人力资源。
对于商业用户，商业智能软件必须匹配用户的许多角色、技能集和需求；为用户提供常规报表、特别查询、评分卡、仪表板等多种不同格式的信息；易于使用，使商业用户愿意使用和信任他们提供的信息。
企业级商业智能架构具有几个共同的特点和价值。这些需求是商业智能系统将广泛部署在组织内部的基础。所有这些特征都将通过底层架构来体现。IBM Cognos商业智能平台是基于面向服务的开放式架构的设计和构建，以及那些只能从Web服务的多个架构中使用的旧架构“客户机-服务器”组件简单包装的商业智能解决方案不同。它可以在三个不同的层面上交付所有的商业智能功能：演示层，可以处理网络环境中的所有用户交互；应用层，包括实施所有BI处理的特殊服务；数据层，可用于访问各种数据源。
应用范围
如果生成各种工作报表和分析报表，商业智能系统可以帮助建立信息中心。用于以下分析：
销售分析主要分析各种销售指标，如毛利润、毛利率、交叉比、销售比、盈利能力、周转率、同比、环比等。；分析维度可以从管理结构、类别品牌、日期、时间等角度观察。这些分析维度采用多层次钻孔，获得相当彻底的分析思路；预测信息、报警信息等分析数据可以根据海量数据生成；新的透视表也可以根据各种销售指标生成。
商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据包括商品类别结构、品牌结构、价格结构、毛利润结构、结算方式结构、原产地结构等，产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、关键商品、畅销商品、滞销商品、季节性商品等指标。通过D系统对这些指标的分析，指导企业商品结构的调整，加强商品的竞争力和合理配置。
人员分析通过D系统分析公司人员指标，特别是销售人员指标（销售指标、毛利润指标）和采购人员指标（销售、毛利润、供应商更换、采购、销售商品、销售商品、资本占用、资本周转等），实现员工绩效考核，提高员工热情，为合理利用人力资源提供科学依据。主要分析的主题包括员工的人员构成、销售人员的人均销售、个人销售业绩、各管理结构的人均销售、毛利贡献、采购人员负责商品采购的数量、采购、销售和销售的比例、引进的商品销售等。
企业效益
商业智能帮助企业管理层快速准确地做出决策，快速发现企业中的问题，提醒管理者解决问题. 然而，商业智能软件系统不能代替管理者做出决策，也不能自动处理企业在运营过程中遇到的问题。因此，商业智能系统不能给企业带来直接的经济效益，但必须注意的是，商业智能给企业带来了科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性、发现问题的及时性以及对手未发现的潜在知识和规律。这些信息是企业产生经济效益的基础。不能及时发现业务中的潜在信息等于浪费自己的资源。例如，通过对销售数据的分析，我们可以发现各种客户的特点和喜欢购买商品的联系，从而开展更有针对性、更准确的促销活动或为客户提供更个性化的服务，这将给企业带来直接的经济效益。
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