如果各种规模的公司不够小心，商业智能(BI)项目死一千回都不多：有很多种出错的机会，有大的也有小的。但是，据研究BI市场的分析师认为，中小型企业面临着他们自己的商业智能问题集，挑战和陷阱。

　　Jeanne Johnson是毕马威会计师事务所(KPMG)有限责任合伙企业的BI咨询集团全球主管。她认为有太多中小规模的企业(SMB)尝试把BI软件用作“邦迪创可贴”一样来给不同的系统做修缮：“大部分人都假设你可以在你现存系统之上加点什么东西，就可以对源系统底层的所有变化产生效果。”

　　一些企业尝试“在整个过程中实施ETL”，使用抽取、转换和加载工具来翻译和核对数据，以便获得他们想要的BI输出。但Johnson警告说，这种想法有点“一厢情愿”，最终形成的局面无非也就是构建更多接口。

　　相反，她建议中型市场公司全盘审视他们的IT架构，看是否他们在捕获、合并和分发数据时做的正确。有时“IT再革新”需要走在BI系统成功部署之前。

　　BI问题可能的原因：追求完美

　　Johnson说，另一个常见问题是SMB试图“完美实现需求”，以至于到了一种程度，他们似乎希望得到无懈可击的BI项目计划。听起来想法不错，但是不太现实，Johnson表示，BI工具和业务需求都可能比这种变化预想的变革更快。

　　她说：“考虑基本面几个指标进行工作，然后开发时构建附加功能，这么做有巨大的价值。”要以迭代的方式反复进行。这么做可以帮助确保商业决策者和其他员工实际地利用BI系统，尽管Johnson承认事情趋向“流程有一点点艺术”。

　　John Lucker是Deloitte咨询有限责任公司负责人，他负责该公司高级分析和建模实践。他说常见的BI问题之一就包括：设定预期作为BI商业案例的一部分，但是后来没能交付，甚至是否继续BI实施的问题也需要公正地研究一下。他表示：“人们读过许多文章说他们必须使用BI，但是许多公司，尤其是那些中等规模的公司，可能并没有足够的资源做这件事。”

　　Lucker说对于那些决定启动商业智能策略的组织，最重要的是要清晰地表达愿景，制定包括短期、中期和长期交付物的BI路线图。否则BI工作会失去关注和内部支持。

　　三年规划可能因商业智能问题而终结

　　他补充说，可能还有一件同样重要的事，那就是有必要尽早实现初步成功。他说：“不要告诉人们三年后才能看到这项工作是值得的。你最好能在三个月内产生一些益处展示一些东西。”Lucker认为这些成绩可以被用作为更多BI功能争取资金的筹码。

　　没有良好的数据处理也会导致BI问题。Lucker说，中小企业有时无法在制定合适的信息管理和数据治理流程方面投入应有的努力来支持他们的BI系统。这并不一定意味着SMB需要构建数据仓库，但是他们确实必须确保商业用户可以有效利用有用的数据，不管其来自内部还是外部数据源。

　　还有另一个问题来自于公司理解不准确，要做好BI并不只是聘请合适的技术人员就能解决问题的。Lucker说，BI流程的开发应该被看作是带有技术组件的业务项目。他还补充说：“获得成功的关键在于关注业务和组织方面的问题，你不只要提交信息，而且要改变管理、组织、结构以及人员培训。”

　　但是，据Gartner公司分析师Kurt Schlegel看，最致命的陷阱可能是没有随着时间推移把握住涉及的BI需求，内部BI最佳实践需要定期修订和更新。Schlegel说，允许供应商与客户关系来发展IT或者BI团队和业务会使这种情况加剧。他还说，跨职能部门的BI项目管理方法中参与者与合作伙伴平等对待，可以为避免问题得出更好的决策。