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3.商业智能BI的开发周期
商业智能BI是一个完整的解决方案，需要进行专业项目实施与部署。既然是项目，就有开发生命周期。一个完整的商业智能BI项目需要经历以下几个阶段：
这里需要注意的是，在实际项目实施过程中，以上的每一个阶段都存在很大的变数，例如业务架构自底往上的调整、分析需求的变化、业务数据计算逻辑的变更等。所以商业智能BI项目如果需要顺利实施就需要权衡好客户实际资源能力、项目支持力度，客户对商业智能BI的期待，项目后期的风险，客户的实际投入和长远规划...
大数据研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产”。
商业智能BI和大数据是两个不同的概念，简单来说，
BI相对于大数据更倾向于分析模式，用于决策，适合支持经营指标支撑类的问题；
大数据则内涵更广
，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
其实，企业内部有大量的机会可以通过优化业务流程和集中决策来节省资金。在业务遭遇大挫折时，商业智能BI能带来一线曙光，产出显著的投资回报率ROI。例如，阿尔伯克基市的就业者使用商业智能BI软件来识别机会以减少使用手机通话，加班及其他营运开支，三年期间为这个城市节省了200万美元。
同样地，在商业智能BI工具的帮助下，丰田汽车公司意识到对它的运货商双倍地付费，于2000年总数达812,000美元。利用商业智能BI来揭示业务流程中存在的缺陷的企业，与仅用商业智能BI来监控会发生什么事情的企业相比，在成功的竞争中处于更有利的地位。商业智能BI在企业中的应用主要表现在如下3个方面：
1.可视化报表的展现
在BI中，使用柱状图、饼状图、折线图、二维表格等图形可视化的方式将企业日常的业务数据（财务、供应链、人力、运营、市场、销售、产品等）全面展现出来，再通过各种数据分析维度筛选、关联、跳转、钻取等方式查看各类业务指标。
这个层次的可视化报表分析就是一种呈现，让用户对日常的业务有一个清晰、直接、准确的认知，同时解放了业务人员手工利用Excel的各种函数做汇总分析、制图的工作，提高了工作效率。比如，财务部门会关心今年的营业收入、目标完成率、营业毛利润率、净资产收益率等；销售部门会关心销售金额、订单数量、销售毛利、回款率等；采购部门会关心采购入库金额、退货情况、应付账款等等。
2.数据的“异常”分析
数据的异常分析利用的是对比分析法。业务人员通过可视化报表呈现，如果发现了一些数据指标反映出来的情况超出了日常经验判断。这时就需要要对这些 "异常" 数据进行有目的的分析，通过
