随着互联网发展的影响，对数据分析技术要求越来越高，BI平台在企业应用也出现了新的挑战，企业已经原有的BI技术，怎么利用BI技术去做大数据成为企业应用的挑战，但是在实际的工作过程中，特别是传统的业务中，怎么让新的技术结合使用，达到使用者的效果。
大数据的分析过程需要不断的进行数据的预处理，数据才能被使用，企业才能从众多的数据中找到想要的信息，这时候就需要BI技术依照大数据的需要作出相应的调整，才能满足将大数据转化为企业内部的信息。企业内部的数据来源广，结构复杂，并非都是量化的数据，这就是需要BI技术的升级，将企业这些原有的数据通过不断的精炼成为BI应用需要的数据。
企业需要的数据和收集的数据也在不断的变化，以前企业需要对企业的内部信息注重的更多，主要关注的是企业的发展，但是现在市场变化的因素越来越多，对于企业来说，怎么将这些变化因素转化为数据，这些都是海量的社会数据，特别是对于想要建立精确的用户行为分析的企业，就不能不考虑社会数据，微信、微博还是其他的论坛等等，都是需要被收集到BI数据里的。
我们拿一个例子来说，对于财务体系，管理者想要看到的财务报表，主要想要体现的是企业的收入在哪里，成本在哪里，投资回报率以及各个部门的绩效情况，这样才是比较全面的财务体系，对于企业来说，BI系统在这样的情况下，就要可以支持企业的各项指标的分析，分析在不同的场景下的财务因素关联性，想要满足这样的要求，就需要使用BI的预测模型或者数据分析工具，有利于帮助企业实现财务运营的结果。
在大数据时代，BI的建立过程中要解决的是数据治理的问题，数据的质量也要得到应有的保证，对于企业来说，还是要变，对自身的BI系统以及数据分析体系在更大的挑战下进行变化，提升数据的分析效果。只要企业可以发现隐含在数据当中的秘密，那么就是帮助企业提升经营效益的时候了。
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