越来越多的中国企业开始对商业智能（BI）持谨慎态度，但参与《信息周刊》2007年中国商业科技100强调研的企业中，成功部署BI并从中受益的企业仍不在少数。

在绿色环保的大趋势下，节约成本、资源、能耗的呼声四起，而激烈的竞争和激增的数据让企业更加关注性能和绩效的提升。

近年来，我国的零售业正处在成长与巨变的风口浪尖，呈现出如下发展趋势：零售变革速度加快，市场空间饱和，新旧产业形态并存，外资企业长驱直入，企业经营日趋同质化，赢利模式单一等。零售企业迫切需要提高自身的核心竞争力，其主要策略是外拓和内敛。

那些能够成功地利用手中所掌握的信息资源的企业将清晰地了解它所能带来的商业利益—不光是提升硬件上的效率，而且在提高销售业绩、改进工作效率和增强客户满意度等软的领域获益匪浅。

实施BI需要抓住一个常用点，迅速产生效果。例如对客户的进行数据分析，形成黑名单，运用到系统当中，一些劣质客户就会被挡在外面。而一些优质客户在费率体系、产品和后续理赔上都会得到更优秀的或是个性化的服务。

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析的依据。 ETL是BI项目最重要的一个环节，通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间，ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。

商业智能的深入实施和应用是中国银行业的必然选择，但是只有把技术的发展与业务需求融合起来，商业智能的实际价值才能得到真正的体现。