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Eric Carr, Smart Partner 2001/11/07
也許你曾經聽說過商業智慧（business intelligence, BI）這個難以捉摸，甚至有時讓人感到晦澀難解的名詞。在過去它曾經是僅僅屬於少數特定人士的專業領域，但如今它正開始冒出頭來，登堂入室地出現在社會大眾的桌面上。
而且這個現象背後自有其道理。許多企業如今都使用 BI 工具以及分析軟體來縮短系統開發流程、拉平商業階層架構、改善客戶黏性、對供應鏈系統進行徹底檢查以及加強決策支援系統。
我們訪問了許多市場專家，共同歸納出商業智慧這個領域的六大關鍵趨勢。細讀本文，分析其中所蘊含的線索與機會，你便有可能遠在其他競爭對手競相加入這場資料追逐賽之前，搶先在這塊商業智慧市場上獲致成功。
趨勢一：隨處可得的大量資料
是的，客戶資料正在成指數型式不斷增加。布萊恩.布林克曼（Brian Brinkman）是 MicroStrategy 公司的產品經理，他曾經目睹客戶的資料量每年以倍數成長。
事實上，根據加州柏克萊大學資訊與系統管理中心的研究，人類在未來三年內將會產生比過去三十萬年累積起來更多的資訊量。
隨著資料量不斷攀升，商業分析的進行也隨之遇到更多阻礙。在能夠開始對資料進行分析之前，你必須先把資料找出來，並且確認這些是正確的資料 -- 或者至少幫助你的客戶進行這項工作。SPSS BI 的總裁馬克.巴特列亞（Mark Battaglia）說明道：「有越來越多的商業群體遇到一個分析人員已經面對了二三十年的問題：設法取得資料，並且把資料整理成可資運用的格式」。
Data Junction 公司的總裁麥克.霍金斯（Mike Hoskins）則對這個問題提出了一個更為生動的看法：「資料本身就是難以駕馭的。資料永遠不會以專案管理人員所想要的形式呈現出來，跟商業智慧應用程式所要求的格式也絕不相同，跟電子市集應用所需要的格式當然也大相逕庭。更進一步來看，資料是有生命的，它拒絕被捕捉，被馴養，更遑論被丟進籠子裡關起來。而且每當你以為自己已經把想要的資料抓起來了，一種新的格式、應用軟體、資料結構或者商業需求又會隨時冒出來，以它自己的方式在那兒橫行霸道」。
這一切說明了什麼
要想在商業智慧領域一展身手，首先得熟悉各種資料粹取、轉換以及匯入工具。切記必須從各種不同的角度去看待問題 -- 一個上游供應商無法將某些關鍵零組件準時出貨，這意味著你的客戶也會跟著無法及時完成最後成品。你必須時時思考如何從位於各種不同位置的不同系統中取得各種輔助性資料（交易紀錄或者其他較不具結構性的格式）。
趨勢二：可用性
有幾項因素促使商業智慧應用程式大舉轉向以 Web 瀏覽器做為使用介面，其中包括易用性以及跨公司取得資料的可能性。
簡而言之，重點在於如何在不同公司、合作夥伴、供應商以及其他個體之間更容易地傳送與取用資料。
為了讓商業智慧軟體擴展應用在整個企業體，「資料必須以能夠反映出商業流程中的角色與責任的個人化方式呈現」。Brio Technology 公司的產品管理總監尼爾.帕帝爾（Neil Patil）如是說。該公司位於加州的聖他克拉拉（Santa Clara），專營商業智慧軟體開發。
除此以外，許多分析軟體的潛在使用者事實上在技術能力方面所受的訓練不足。ProClarity 公司（前身為 Knosys 公司）的行銷副總裁克雷.楊（Clay Young）補充道。「很不幸地，並非所有人都接受過資料分析方面的訓練」。
另一間分析軟體供應商 WhiteLight 公司的產品管理總監艾瑞克.羅傑（Eric Rogge）成功地將該公司的軟體打入使用者環境的主流市場。他認為「資料的呈現、檢視、互動性呈現方式以及使用者自訂的檢視規則，加上隨之而來的重新計算，這些功能都愈來愈重要」。
甲骨文公司的資深行銷總監賈帝許.米蘭尼（Jagdish Mirani）指出，有許多非技術性人員的確有使用分析軟體的需要。「這是個一點即通的世界（a point-and-click world），你必須在企業入口網站上面就把所有的資料呈現出來」他同時補充道。
這一切說明了什麼
你必須熟悉網際網路上使用的各種通訊協定以及資料呈現標準規範。尤其要趕緊加強你的 XML 相關技術，因為 XML 將會在跨夥伴資料交換過程中扮演至為重要的角色。同時你有必要開始研究網際網路入口網站相關技術，以做為將正確數量的正確資訊傳遞給正確人員的有力工具。此外必須了解並非所有使用者在資料分析領域都具備相同的技術背景，你應該能夠針對不同使用者族群提供不同的功能與服務。
趨勢三：運用例外與協同工作進行管理
業界現在都試圖以更少的人力，在更短的時間內完成較以往更多的工作，此現象早已是個不爭的事實。處理此一現象的方式之一便是運用「例外管理」技巧（manage by exception）。
一旦商業流程中的關鍵效能指標被成功地定義出來（例如：公司在北美地區的每季營業額），要觀察這些指標數字並且將之與過去的歷史性資料相互比較便是個較為簡單的工作了。如果資料的變異程度到達了一個預先設定好的臨界值，那麼就必須提出警告並且將此現象通知給所有需要知道的相關者。協助企業精準定義這些指標值的商機多得很，而且這正是一個特定產業或者垂直市場的領域專業知識大展身手的好地方。
「領域專業經驗（domain experience）是無法預先包裝起來販售的」，SAS Institute 的策略分析經理安妮.米莉（Anne Milley）如是宣稱。她同時也主張，要協助企業透過正確的工具提出正確的問題，唯一的方式便是達成合作夥伴的關係（partnering）。
「大部分人能同時了解的技能在五項左右」，FRx 軟體公司總裁泰德.史塔洛包洛斯（Ted Stavropoulos）說。「人們有自己的工作要執行，他們沒有足夠的時間去學習使用新的工具。工具本身是一般性的，並且不會傳達資料本身所代表的任何語意知識。這樣一來，認清並且決定哪些才是真正重要的事情以及究竟應該使用哪些工具，就成了使用者自己必須做的工作」。
布林克曼認為動向觀測、例外報告以及事件通知等功能都日漸顯得重要。
與此同時，傳統的商業智慧也正在繼續發展與改變當中。報告功能可能在今天是一項重要功能，但是到了明天也許情況卻又大不相同了。將團隊合作流程視為某種能夠預測未來發展的能力，例如一個監測介面（用於傳真、電子郵件以及呼叫器警示）或者一個計劃介面（用於協同工作，例如預算制定與預測）。
協同工作（collaboration）則是另一項關鍵趨勢。甲骨文公司的米蘭尼認為商業智慧在本質上越來越朝向協同工作的方向前進。在跨部門團隊執行某個特定任務時，一些工作流程管理機制就顯得愈加重要。
這一切說明了什麼
發展你在某個領域的專業經驗，或者和具備這方面專業經驗的公司成為合作夥伴。學習如何創造關鍵性的企業運作效能指標，並且要讓你發展出來的指標成為業界首選。此外你也應該要了解工作流程管理工具可以 -- 以及無法 -- 做些什麼。
趨勢四：貯糧亦生根
從非常高階的角度來看，同一個企業體當中可能同時使用好幾種不同的分析系統，每一種都是針對某種特定的商業分支或者功能而設計的。就以供應鏈與客戶關係管理系統中的分析功能做為例子，雖然這些「糧倉（silos）」或者「煙囪（smokestacks）」可能足夠滿足某種特定的商業需求，然而它們還是無法從宏觀角度針對企業的整體提供概括性的分析。或者至少在經過相當大量的客製化工作之前，這些應用軟體是無法做到這一點的。
SAS 的米莉說道：「應用程式在設計之初便將分析元件內嵌在系統裡面了。這些分析功能若能提供有用資訊固然很好，如果不能的話當然就糟糕了」。她同時也補充「你必須確認這些分析功能背後的的演算法是經過全盤分析考量才設計出來的，而且你也必須了解並且認可這些分析功能背後的實際運作方式」。
也有人會質疑這些應用程式附加功能本身的價值，因為這些應用程式只是在分析他們本身所儲存的資料而已。
對於這些獨立的附加功能，米蘭尼宣稱「沒有任何置身系統之外的人能夠看到問題的同一個面向。你必須在資料本身這個層面便做好整合工作，然後提供所有人相同的檢視結果。沒錯，這必須從系統的基礎架構上做改變。這些附加功能在戰術觀點上是有必要的，但是在策略觀點上則否」。
Alphablox 公司的產品行銷副總裁藍.迪艾米科（Len D'Amico）對此有更直接的看法：「具備分析能力的套裝軟體的確成長得相當快速，但是它們卻無法讓你得見事情的全貌。這些軟體無法提供橫跨整個企業體的觀點，當面對更廣域的問題的時候，他們無法讓你洞悉問題的全貌」。
這一切說明了什麼
你必須充分了解競爭對手套裝軟體的強處與弱點。此外你也應該了解一個企業如何能夠從宏觀角度去利用這些獨立系統所收集到的資料。
趨勢五：創造循環客戶回應
多年以來，資料分析的循環過程一直沒有從到到尾完全自動化。這些日子裡頭，諸如資料開發、轉換、載入資料倉儲系統，然後由系統自動進行後續的分析與預測，這些功能你可以將之視為理所當然。然而系統依照資料分析結果做出了預測之後，針對這個預測採取必要的回應動作則一直是一個必須手動執行的工作。如今隨著電子商務的出現，將上述整個循環完全自動化（亦即針對提出的預測自動採取必要的回應動作）已經被許多商業智慧系統廠商視為未來市場上的一塊大餅。
不論你是試圖將某條航線每一位旅客為公司創造的營收提升到最大值，或者將某個零組件的上下游供應鏈系統作最佳化，依照 SPSS 公司布林克曼的說法，「洞悉回應動作」的重要性是不容忽視的。
甲骨文公司的米蘭尼對此想法亦抱持樂觀態度。他認為業界必須「將分析得到的資料進一步轉換成可資利用的材料，並且在實際線上環境每天都運用這些資料。不論是銷售或者生產部門都應該要這麼做。在時空環境必要的狀況下，可以在離線環境建立資料模型，不過日後必須將之部署到實際上線環境上。你必須將整個回應機制完全自動化」。
這一切說明了什麼
將資料分析所得的結果輸入企業資源規劃，客戶關係管理以及電子商務等系統中，藉此讓客戶了解如何快速地提昇他們在這些系統上所花費大量支出的投資回收率（return on investment, ROI）。
趨勢六：為什麼多即是少？
業界花費了許多心力將更多功能整合到同一個工具與應用程式裡面。支持這種傾向的論點之一是系統的易用性。為了「得到答案」所必須動用的工具數量過多的話，很容易讓使用者感到厭煩（mind-numbing）。
甲骨文公司的米蘭尼認為「過去你需要動用十幾種工具來進行資料分析，然而今日你只需要兩種工具：資料庫以及應用程式伺服器」。
甲骨文公司過去有段時間一直在進行一場對抗系統複雜度的戰爭，根據米蘭尼的說法，面對一大群「現在就要看到投資回收率，而非兩年後」的企業經理人，該公司也被說服開始將更多功能整合到同一個工具或者應用程式裡面。
然而一套多合一的全功能系統也有其缺點。各種特色功能的深度與廣度在這種狀況下會成為某種有待商榷的議題，更別提當所有的功能全部都依靠同一間廠商提供的狀況下，企業事實上會處於受制於該廠商的不利環境之中。雖然較佳的功能整合能夠讓資料分析工作變得較為簡單，然而實際的狀況卻是總是會有某些來自其他來源的異質性資料需要一起加入分析，而這些資料卻是原本的多功能系統所無法處理的。
企業也會對內建分析功能的應用程式的擴充性提出質疑。如果一套系統無法隨著企業成長而不斷擴充，那麼這套系統仍舊有其價值嗎？SAS 的米莉提出了這樣的質疑。「一套無法擴充的系統如何能夠為企業帶來投資回收率？」。
正當 ERP、CRM 以及資料庫廠商不斷將更多功能整合到他們的產品之中，系統整合廠商所扮演的角色可能會跟著有所改變，畢竟提供所有必須功能所需花費的心力已經因此減少了許多。
根據米蘭尼的說法，「在未來，系統整合廠商必須從領域專業知識（domain expertise）的角度來切入企業的種種需求。許多傳統上的系統整合工作都在日漸消失中，不再有其必要。」
這一切說明了什麼
你必須透過你自有的系統分析工具與敏銳商業嗅覺的最佳組合來決定如何延伸與擴展你的商業智慧應用系統。不論你決定在整個循環之中扮演何種角色：例如辨識出需要量測的企業流程、決定研究方式、整理並清除不必要的資料、規劃資料倉儲架構、藉由領域專業知識來幫助企業採用能夠針對正確人員提出正確問題的工具，或者提供後端系統整合工作，以將分析結果轉變成為實際回應動作；所有這些不同角色背後都蘊藏各自的商機。
也許你曾經聽說過商業智慧（business intelligence, BI）這個難以捉摸，甚至有時讓人感到晦澀難解的名詞。在過去它曾經是僅僅屬於少數特定人士的專業領域，但如今它正開始冒出頭來，登堂入室地出現在社會大眾的桌面上。
而且這個現象背後自有其道理。許多企業如今都使用 BI 工具以及分析軟體來縮短系統開發流程、拉平商業階層架構、改善客戶黏性、對供應鏈系統進行徹底檢查以及加強決策支援系統。
我們訪問了許多市場專家，共同歸納出商業智慧這個領域的六大關鍵趨勢。細讀本文，分析其中所蘊含的線索與機會，你便有可能遠在其他競爭對手競相加入這場資料追逐賽之前，搶先在這塊商業智慧市場上獲致成功。
趨勢一：隨處可得的大量資料
是的，客戶資料正在成指數型式不斷增加。布萊恩.布林克曼（Brian Brinkman）是 MicroStrategy 公司的產品經理，他曾經目睹客戶的資料量每年以倍數成長。
事實上，根據加州柏克萊大學資訊與系統管理中心的研究，人類在未來三年內將會產生比過去三十萬年累積起來更多的資訊量。
隨著資料量不斷攀升，商業分析的進行也隨之遇到更多阻礙。在能夠開始對資料進行分析之前，你必須先把資料找出來，並且確認這些是正確的資料 -- 或者至少幫助你的客戶進行這項工作。SPSS BI 的總裁馬克.巴特列亞（Mark Battaglia）說明道：「有越來越多的商業群體遇到一個分析人員已經面對了二三十年的問題：設法取得資料，並且把資料整理成可資運用的格式」。
Data Junction 公司的總裁麥克.霍金斯（Mike Hoskins）則對這個問題提出了一個更為生動的看法：「資料本身就是難以駕馭的。資料永遠不會以專案管理人員所想要的形式呈現出來，跟商業智慧應用程式所要求的格式也絕不相同，跟電子市集應用所需要的格式當然也大相逕庭。更進一步來看，資料是有生命的，它拒絕被捕捉，被馴養，更遑論被丟進籠子裡關起來。而且每當你以為自己已經把想要的資料抓起來了，一種新的格式、應用軟體、資料結構或者商業需求又會隨時冒出來，以它自己的方式在那兒橫行霸道」。
這一切說明了什麼
要想在商業智慧領域一展身手，首先得熟悉各種資料粹取、轉換以及匯入工具。切記必須從各種不同的角度去看待問題 -- 一個上游供應商無法將某些關鍵零組件準時出貨，這意味著你的客戶也會跟著無法及時完成最後成品。你必須時時思考如何從位於各種不同位置的不同系統中取得各種輔助性資料（交易紀錄或者其他較不具結構性的格式）。
趨勢二：可用性
有幾項因素促使商業智慧應用程式大舉轉向以 Web 瀏覽器做為使用介面，其中包括易用性以及跨公司取得資料的可能性。
簡而言之，重點在於如何在不同公司、合作夥伴、供應商以及其他個體之間更容易地傳送與取用資料。
為了讓商業智慧軟體擴展應用在整個企業體，「資料必須以能夠反映出商業流程中的角色與責任的個人化方式呈現」。Brio Technology 公司的產品管理總監尼爾.帕帝爾（Neil Patil）如是說。該公司位於加州的聖他克拉拉（Santa Clara），專營商業智慧軟體開發。
除此以外，許多分析軟體的潛在使用者事實上在技術能力方面所受的訓練不足。ProClarity 公司（前身為 Knosys 公司）的行銷副總裁克雷.楊（Clay Young）補充道。「很不幸地，並非所有人都接受過資料分析方面的訓練」。
另一間分析軟體供應商 WhiteLight 公司的產品管理總監艾瑞克.羅傑（Eric Rogge）成功地將該公司的軟體打入使用者環境的主流市場。他認為「資料的呈現、檢視、互動性呈現方式以及使用者自訂的檢視規則，加上隨之而來的重新計算，這些功能都愈來愈重要」。
甲骨文公司的資深行銷總監賈帝許.米蘭尼（Jagdish Mirani）指出，有許多非技術性人員的確有使用分析軟體的需要。「這是個一點即通的世界（a point-and-click world），你必須在企業入口網站上面就把所有的資料呈現出來」他同時補充道。
這一切說明了什麼
你必須熟悉網際網路上使用的各種通訊協定以及資料呈現標準規範。尤其要趕緊加強你的 XML 相關技術，因為 XML 將會在跨夥伴資料交換過程中扮演至為重要的角色。同時你有必要開始研究網際網路入口網站相關技術，以做為將正確數量的正確資訊傳遞給正確人員的有力工具。此外必須了解並非所有使用者在資料分析領域都具備相同的技術背景，你應該能夠針對不同使用者族群提供不同的功能與服務。
趨勢三：運用例外與協同工作進行管理
業界現在都試圖以更少的人力，在更短的時間內完成較以往更多的工作，此現象早已是個不爭的事實。處理此一現象的方式之一便是運用「例外管理」技巧（manage by exception）。
一旦商業流程中的關鍵效能指標被成功地定義出來（例如：公司在北美地區的每季營業額），要觀察這些指標數字並且將之與過去的歷史性資料相互比較便是個較為簡單的工作了。如果資料的變異程度到達了一個預先設定好的臨界值，那麼就必須提出警告並且將此現象通知給所有需要知道的相關者。協助企業精準定義這些指標值的商機多得很，而且這正是一個特定產業或者垂直市場的領域專業知識大展身手的好地方。
「領域專業經驗（domain experience）是無法預先包裝起來販售的」，SAS Institute 的策略分析經理安妮.米莉（Anne Milley）如是宣稱。她同時也主張，要協助企業透過正確的工具提出正確的問題，唯一的方式便是達成合作夥伴的關係（partnering）。
「大部分人能同時了解的技能在五項左右」，FRx 軟體公司總裁泰德.史塔洛包洛斯（Ted Stavropoulos）說。「人們有自己的工作要執行，他們沒有足夠的時間去學習使用新的工具。工具本身是一般性的，並且不會傳達資料本身所代表的任何語意知識。這樣一來，認清並且決定哪些才是真正重要的事情以及究竟應該使用哪些工具，就成了使用者自己必須做的工作」。
布林克曼認為動向觀測、例外報告以及事件通知等功能都日漸顯得重要。
與此同時，傳統的商業智慧也正在繼續發展與改變當中。報告功能可能在今天是一項重要功能，但是到了明天也許情況卻又大不相同了。將團隊合作流程視為某種能夠預測未來發展的能力，例如一個監測介面（用於傳真、電子郵件以及呼叫器警示）或者一個計劃介面（用於協同工作，例如預算制定與預測）。
協同工作（collaboration）則是另一項關鍵趨勢。甲骨文公司的米蘭尼認為商業智慧在本質上越來越朝向協同工作的方向前進。在跨部門團隊執行某個特定任務時，一些工作流程管理機制就顯得愈加重要。
這一切說明了什麼
發展你在某個領域的專業經驗，或者和具備這方面專業經驗的公司成為合作夥伴。學習如何創造關鍵性的企業運作效能指標，並且要讓你發展出來的指標成為業界首選。此外你也應該要了解工作流程管理工具可以 -- 以及無法 -- 做些什麼。
趨勢四：貯糧亦生根
從非常高階的角度來看，同一個企業體當中可能同時使用好幾種不同的分析系統，每一種都是針對某種特定的商業分支或者功能而設計的。就以供應鏈與客戶關係管理系統中的分析功能做為例子，雖然這些「糧倉（silos）」或者「煙囪（smokestacks）」可能足夠滿足某種特定的商業需求，然而它們還是無法從宏觀角度針對企業的整體提供概括性的分析。或者至少在經過相當大量的客製化工作之前，這些應用軟體是無法做到這一點的。
SAS 的米莉說道：「應用程式在設計之初便將分析元件內嵌在系統裡面了。這些分析功能若能提供有用資訊固然很好，如果不能的話當然就糟糕了」。她同時也補充「你必須確認這些分析功能背後的的演算法是經過全盤分析考量才設計出來的，而且你也必須了解並且認可這些分析功能背後的實際運作方式」。
也有人會質疑這些應用程式附加功能本身的價值，因為這些應用程式只是在分析他們本身所儲存的資料而已。
對於這些獨立的附加功能，米蘭尼宣稱「沒有任何置身系統之外的人能夠看到問題的同一個面向。你必須在資料本身這個層面便做好整合工作，然後提供所有人相同的檢視結果。沒錯，這必須從系統的基礎架構上做改變。這些附加功能在戰術觀點上是有必要的，但是在策略觀點上則否」。
Alphablox 公司的產品行銷副總裁藍.迪艾米科（Len D'Amico）對此有更直接的看法：「具備分析能力的套裝軟體的確成長得相當快速，但是它們卻無法讓你得見事情的全貌。這些軟體無法提供橫跨整個企業體的觀點，當面對更廣域的問題的時候，他們無法讓你洞悉問題的全貌」。
這一切說明了什麼
你必須充分了解競爭對手套裝軟體的強處與弱點。此外你也應該了解一個企業如何能夠從宏觀角度去利用這些獨立系統所收集到的資料。
趨勢五：創造循環客戶回應
多年以來，資料分析的循環過程一直沒有從到到尾完全自動化。這些日子裡頭，諸如資料開發、轉換、載入資料倉儲系統，然後由系統自動進行後續的分析與預測，這些功能你可以將之視為理所當然。然而系統依照資料分析結果做出了預測之後，針對這個預測採取必要的回應動作則一直是一個必須手動執行的工作。如今隨著電子商務的出現，將上述整個循環完全自動化（亦即針對提出的預測自動採取必要的回應動作）已經被許多商業智慧系統廠商視為未來市場上的一塊大餅。
不論你是試圖將某條航線每一位旅客為公司創造的營收提升到最大值，或者將某個零組件的上下游供應鏈系統作最佳化，依照 SPSS 公司布林克曼的說法，「洞悉回應動作」的重要性是不容忽視的。
甲骨文公司的米蘭尼對此想法亦抱持樂觀態度。他認為業界必須「將分析得到的資料進一步轉換成可資利用的材料，並且在實際線上環境每天都運用這些資料。不論是銷售或者生產部門都應該要這麼做。在時空環境必要的狀況下，可以在離線環境建立資料模型，不過日後必須將之部署到實際上線環境上。你必須將整個回應機制完全自動化」。
這一切說明了什麼
將資料分析所得的結果輸入企業資源規劃，客戶關係管理以及電子商務等系統中，藉此讓客戶了解如何快速地提昇他們在這些系統上所花費大量支出的投資回收率（return on investment, ROI）。
趨勢六：為什麼多即是少？
業界花費了許多心力將更多功能整合到同一個工具與應用程式裡面。支持這種傾向的論點之一是系統的易用性。為了「得到答案」所必須動用的工具數量過多的話，很容易讓使用者感到厭煩（mind-numbing）。
甲骨文公司的米蘭尼認為「過去你需要動用十幾種工具來進行資料分析，然而今日你只需要兩種工具：資料庫以及應用程式伺服器」。
甲骨文公司過去有段時間一直在進行一場對抗系統複雜度的戰爭，根據米蘭尼的說法，面對一大群「現在就要看到投資回收率，而非兩年後」的企業經理人，該公司也被說服開始將更多功能整合到同一個工具或者應用程式裡面。
然而一套多合一的全功能系統也有其缺點。各種特色功能的深度與廣度在這種狀況下會成為某種有待商榷的議題，更別提當所有的功能全部都依靠同一間廠商提供的狀況下，企業事實上會處於受制於該廠商的不利環境之中。雖然較佳的功能整合能夠讓資料分析工作變得較為簡單，然而實際的狀況卻是總是會有某些來自其他來源的異質性資料需要一起加入分析，而這些資料卻是原本的多功能系統所無法處理的。
企業也會對內建分析功能的應用程式的擴充性提出質疑。如果一套系統無法隨著企業成長而不斷擴充，那麼這套系統仍舊有其價值嗎？SAS 的米莉提出了這樣的質疑。「一套無法擴充的系統如何能夠為企業帶來投資回收率？」。
正當 ERP、CRM 以及資料庫廠商不斷將更多功能整合到他們的產品之中，系統整合廠商所扮演的角色可能會跟著有所改變，畢竟提供所有必須功能所需花費的心力已經因此減少了許多。
根據米蘭尼的說法，「在未來，系統整合廠商必須從領域專業知識（domain expertise）的角度來切入企業的種種需求。許多傳統上的系統整合工作都在日漸消失中，不再有其必要。」
這一切說明了什麼
你必須透過你自有的系統分析工具與敏銳商業嗅覺的最佳組合來決定如何延伸與擴展你的商業智慧應用系統。不論你決定在整個循環之中扮演何種角色：例如辨識出需要量測的企業流程、決定研究方式、整理並清除不必要的資料、規劃資料倉儲架構、藉由領域專業知識來幫助企業採用能夠針對正確人員提出正確問題的工具，或者提供後端系統整合工作，以將分析結果轉變成為實際回應動作；所有這些不同角色背後都蘊藏各自的商機。
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