挑选商业智能和数据发现工具的七个步骤和问题点
在过去的10年中，商业智能平台投资主要集中在IT主导的大型系统记录报告和企业数据仓库项目上。这些都倾向于高度管理和集中化，使用IT编写的生产报告或IT设计的语义模型，允许高级用户根据模型良好的数据仓库和/或数据集市中的数据编写自己的报告。
越来越多的业务用户要求商业智能工具具备访问交互式分析和见解，而无需冗长的IT配置流程。数据可能来自多个来源，包括数据仓库，独立数据集市，交易系统（直接），基于Web的来源或外部业务合作伙伴。各大企业的数据发现和数据管理的发展，使得其开始增强集中式分析架构。IT部门只需进行了一些前期配置，传统的即席查询工具就可以提供一定程度的自助服务商业智能功能。另一方面，数据发现工具允许自助服务商业智能，但IT前期参与较少。对于业务用户而言，商业智能工具的门槛显著降低，使得他们可以更好的利用工具和自身的业务知识产生洞见。但业务用户的认知和工作技能的培养仍然还需要一定的时间进行文化普及和培训。
对面市面上纷繁复杂的商业智能产品，以下7个步骤可以有效地帮助你选到真正适合自己企业的商业智能产品。
1.组建商业智能选择团队
在数聚股份看来，与以往的认知不同的事，这个选择团队并不能完全由IT主导，相反，更推荐业务主导，IT提供参考建议（当然这只是理想状态）。具备商业智能产品使用和项目部署经验的高低可以作为人员筛选的核心标准，因为他们对当前的成功和未满足的需求有独特的见解。这样的一个团队能够清楚的知道自己的业务目标和服务目标，如果能配以专业的业务分析师进行需求的挖掘，通过原型等方法持续跟进和迭代需求，进而确定选择标准，选中合适的产品便不是难事。
2.定义目标用户和使用场景
商业智能的相关技术其实已经相当成熟，但其在面对不同行业和不同业务场景时，仍然需要做大量的工作以确保能够匹配。不同的用户类型需要不同的工具或接口。了解这些用户细分对于管理选择范围和解决冲突要求至关重要。例如，SAP Lumira最初缺乏创建仪表板的能力，但在后续版本中添加了该功能; QlikView对用户组装的仪表板的功能有限，但Qlik Sense确实支持用户定义的仪表板。Tableau具备很强的数据探索功能，但相比于对采购了很多微软服务的组织，Power BI也会成为一个不可忽视的选型。
而从工具的使用者而言，可以简单地分为：仪表盘的制作者和查看者。一些数据发现用户希望广泛地操纵和混合来自多个数据源的数据; 其他人可能只想通过平板电脑设备进行轻松交互。这在各个商业智能工具中也会根据角色有诸多的划分。
3.优化信息要求
部署商业智能往往可以促使企业反推自身的数据基础建设进度，最常见也最关键的是数据的治理。在我们急于看到具有视觉吸引力的现代商业智能工具时，完善信息需求是一个经常被忽视的步骤。数据质量的高低对于商业智能的成功至关重要，在工具的挑选之前，好好地对已有的数据库和数据仓库模式进行梳理，并理清各个业务资产的价值，或许比急于上线商业智能更为重要。
4.定义和排名选择标准
与第一步一样，商业智能选择标准的制定也务必需要业务和IT人员共同参与。而一个常见的错误在于，很多的商业智能项目仅仅只是复制已有报表的功能--将Excel搬到商业智能上，没有延展和迭代，这无疑是对企业成本的一种巨大浪费。作为商业智能选择过程的核心环节，可以通过个人用户访谈，差距分析和头脑风暴会议去获取用户需求。大多数数据发现供应商都提供免费试用版，可以为您的商业智能产品组合中缺少的内容提供强有力的，切实的见解，同时还有大量的演示版本和案例分享，也十分方便在选择时了解功能的差异和优劣势。但很多企业似乎懒于做细微功能的比较，而多从拥有成本、现有关系和技能投资、资源可用性、供应商宣传等宏观层面考虑，这样的决策往往会使得问题在部署和使用后才暴露，且难于纠正。
5.直接和间接地分析供应商资料
主要包括产品的详细信息和说明文档，最好能提供相似项目的案例文件演示。同时还需要提供相应项目部署的资料。从书面和理论角度全方位的比较各个工具的优劣势。同时，也应侧面从部署过类似产品的其他企业，了解其部署后的效果和问题点。
6.确定与选择
在确定商业智能工具的最后环节考量中，常见的几个问题在于：
1.仅依靠市场排名（如魔力象限分析），做出选择。国外的并非就是最好的，适合自己的本土BI产品也不是不能考虑，在诸多功能上或许能带来更多适应中国企业需求的功能，同时还能确保较好的技术支持。
2.选择单一的厂商产品。没有考虑到产品发展的趋势和更新淘汰的可能。
3.选择过多的产品而没有信息门户。这一痛点数聚的SEMF可以完美的解决。
7.测试和验证
在完成商业智能工具采购前，理应对产品进行系统全面的兼容性测试。这主要包括对企业自身技术环境的各个接口和数据源的测试。以确保商业智能工具真的能满足要求。
