近十年来，随着大中型企业对业务应用系统的普及，在经过一段时间的运作后，他们的业务会越来越成熟，也越来越稳定，所拥有的数据也会越来越多，人员使用水平也越来越高，表面看似都做得很不错，也很风光，但在他们的系统里，面对日积月累存储的庞大数据，这些数据到底能提供什么样的价值?如何在这些数据里找到它的再生价值、规律与关系?以用于指导原有业务，开拓新业务，甚至提供决策分析呢?这个问题已成为影响企业发展的重要瓶颈之一。　

　　要找出数据的价值、关系和规律就必须引进商业智能(BI)，不管您是购买商业智能或是自行开发的商业智能系统。　　

　　无论您用还是不用商业智能，在这个大问题里(企业有可能会遇到以下两个瓶颈：1、尽管企业有大量的数据，但有很多数据不准确导致商业智能应用受阻;2、业务模型建不起来，影响商业智能的应用。此两个瓶颈不在讨论之列，就当企业不存在这两个问题)，您都要解决现有业务系统下会遇到的五大瓶颈问题：

　　瓶颈一：性能低劣

　　性能的好坏直接影响系统的运行速度，尤其是针对拥有TB级数据量的客户。但性能的好坏主要是看基什么样的标准，因为客户进行大量的查询，报表，分析，OLAP……对得到的结果，会有以下反应：

　　不觉得很慢，因为没有和其他的对比，觉得就是这样的速度;

　　目前的状况尚可以接受这样的结果，不需要做改变;

　　实实在在速度很高，没有可比性(此为少数，不在讨论之列)。