在實際數據環境中，企業的關鍵業務數據往往分散在多個異構的、異地的數據源中，形成所謂“數據孤島”，從而導致企業難以方便的獲取決策所需的正確信息。
在數據決策逐漸受到廣泛關注的今天，如何縮短企業獲取有效數據和信息的時間并消減成本成為一個重要的問題。我們經常在商業智能解決方案中向客戶宣稱：商業智能、數據倉庫可以提高用戶獲取數據、分析數據的效率，能夠有效的挖掘數據的價值并將數據轉化為決策輔助信息。
商業智能到底能給信息獲取工作帶來多少實際價值呢？我們往往只是根據調研情況和實踐經驗進行粗略估算，能夠獲取準確統計數據的情況不多，現以其中一個項目為例，說明BI/DW項目實施前后獲取數據的成本和時間變化。
這是一家精細化管理水平非常高的企業，擁有龐大的營銷網絡，企業大部分業務的開展都有信息系統的支撐。當然，這樣的企業對數據決策的需求和認知也是非常高的，企業在高層決策和業務經營的各個環節都有系統化的KPI指標體系和報表體系，以及各種專項的分析工具。
可是，即使這樣的企業，數據還是分布在20個左右的系統中以及大量的數據文件中，管理層、業務部門、營銷網絡、區域及終端等機構的管理人員的頻繁數據需求，都需要向IT及各運維組織提交數據提取申請工單，在得到數據后還要經過手工合并及整理才能用于分析工具。從申請工單的記錄統計得知每年提取數據約5000次，每年僅支付給第三方運維機構的人工費用就高達300萬元以上。根據近幾年經驗，隨著數據化決策范圍及深度的不斷擴展，數據提取需求至少以每年30%以上的速度增長。因此即使不考慮時間成本，僅從人工成本開銷出發都必須進行適當改進。
我們知道在企業內數據提取的成本和以下兩個因素有關：
1）企業業務和系統的規模及復雜；
2）數據提取平均單次成本和提取次數。
因數據倉庫系統的成功規劃與建設有效集成了以往20多個系統的業務數據庫的數據及多個業務面的數據文件的數據，同時數據倉庫和語義化的分析模型也為業務人員使用商業智能等相關分析工具提供了基礎，信息獲取不再需要提交工單申請，而是直接使用BI工具進行自主的數據查詢和分析。
假設建立商業智能/數據倉庫系統的費用也是300萬，每年BI/DW系統運維及調整的費用為初始建設費用的30%。根據用戶統計的數據，忽略其他數據價值或成本，可以估算出該企業建設BI/DW系統前后的數據提取需要支付的直接開銷情況如下：
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本文標題：商業智能給數據獲取帶來的局部效益案例
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