近十年来，随着大中型企业对业务应用系统的普及，在经过一段时间的运作后，他们的业务会越来越成熟，也越来越稳定，所拥有的数据也会越来越多，人员使用水平也越来越高，表面看似都做得很不错，也很风光，但在他们的系统里，面对日积月累存储的庞大数据，这些数据到底能提供什么样的价值？如何在这些数据里找到它的再生价值、规律与关系？以用于指导原有业务，开拓新业务，甚至提供决策分析呢？这个问题已成为影响企业发展的重要瓶颈之一。总结如下：
瓶颈一：性能低劣
性能的好坏直接影响系统的运行速度，尤其是针对拥有TB级数据量的客户。但性能的好坏主要是看基什么样的标准，因为客户进行大量的查询，报表，分析，OLAP……对得到的结果，会有以下反应：
* 不觉得很慢，因为没有和其他的对比，觉得就是这样的速度；
* 目前的状况尚可以接受这样的结果，不需要做改变；
* 实实在在速度很高，没有可比性（此为少数，不在讨论之列）。
故此，系统操作人员可能对性能好坏没有太大的感觉，但是当系统中的数据过于庞大，达到上百G甚至TB级（海量数据）时，就不得不考虑性能问题了，试想，如果运算了三十分钟结果还是出不来，最终死机了，您能忍受吗？但如果仅需要十秒八秒就完成三十分钟的事情，您觉得如何？
瓶颈二：过往成果不能重用
当千辛万苦制作好大量报表、查询、分析，因为业务的需求变化，也许里面的某一条公式发了变化，例如：业务公式为“f(a)”，变更为“f(b)”，您能在每一个报表、查询、分析众多元素内找到这条公式吗？您还能记住在哪个地方吗？或许做这些报表的人已更换，新接手的人就更可想而知了，即便是您自己经手的，尽管您对每个报表、查询、分析关系相当的清楚，相信您也不大好找，这样费事费劲的工作可能还会分分钟钟因为手工修改而出现遗漏的地方，难道放弃重做？那要花多少资源？多少成本？这意味着企业辛苦做出的成果得不到重用，这种浪费是非常可悲的……。
如果有一项“全对象重用技术”，就轻而易举的解决以上问题，这项技术把所有需要操作的元素（数据源、表、字段、条件、查询、报表等）构建成对象直接引用到报表，查询、分析中，当修改一个对象，凡是引用该对象的地方都会自动修改。
瓶颈三：数据无法多元化展示
随着业务应用深入，对数据呈现的方法必须是多种多样的，各种各样的报表、查询、分析是否都能做？因为属于商业智能业务应用的范围非常广，如果无法一一满足需求的话，这势必会成为企业的瓶颈，企业不得不面临两种选择：要不就只能再购买其他的产品来弥补，但又要考虑到如何整合的问题；要不就只能自行开发，但花费的人力、投入的资源都必须面对，并且开发出来是否适用还是个问题……最后，甚至会出现用不下去只能放弃的局面。
瓶颈四：无法将结果集合在同一视图
各种查询，报表，分析彼此之间都是有关联的集合，如何把这些做好的结果集合在一个视图里浏览？如果没有这样的一项技术，只能一一打开这些查询、报表、分析来看，这样看不是不可以，但是看起来相当的费劲，也只会让您看了前面的忘了后面的，看了后面的由忘了前面的，并且难以记住关联的关系，当不同参数选择不同的内容，关联还会发生变化，如果不在同一个视图根本就不可能直观的看到这种变化。
要解决这个问题必须要有EIS，将彼此关联的查询、报表放在同一个视图，并辅以直观的图象，如此一来就能一目了然，非常全面的看到各项关系的变化。
总结，要找出数据的价值、关系和规律就必须引进商业智能（BI），不管您是购买商业智能或是自行开发的商业智能系统。
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