一个刚入行的BI咨询师的困惑，或具有一定的代表性，表达了BI当前的状态。

“今天跟客户演示系统，演示完毕，客户问我一个问题：商业智能到底智能在哪里?BI和报表工具做出来的东西有何不同?对于这个问题，我相信做BI的人都曾经问过自己，也给过自己很多答案，但未必真的是100分的答案。就像今天，我虽然跟客户举了一些例子解释和说明上述问题，但是自己还是觉得不够透彻和有说服力。造成这个问题，我想重要的原因是BI本身范围太广，加之现在市场上的各种报表工具都自称BI解决方案，各种项目都往BI上靠，使得BI的概念很模糊了。第二个原因，大部分BI项目其实本质需求就是满足数据的一个查询和报表报告，到底是BI，还是其他什么概念都不重要。”

BI的概念过于泛泛，以至于在几年前，很多企业认为BI可有可无。近年来，大数据给BI带来了极大的冲击，加速了其发展的步伐，甚至有人大胆预测，未来十年，商务智能分析将引领管理信息化的发展。

BI与大数据的区别在于，大数据能够基于BI工具进行大容量数据和非结构化数据进行处理，与传统基于事务的数据仓库系统相比较，大数据分析不仅关注结构化的历史数据，它们更倾向去对Web、社交网络、RFID传感器等非结构化海量数据进行分析，大数据无疑是对BI的一个完美补充。

为什么大部分BI厂商对于大数据表现出“冷处理”态度?

原因一，处理并分析非结构化数据是难点：不论是大交互数据还是大交易数据，处理并分析非结构化数据，是BI业内，甚至是大数据处理，一直面临的难点。很多推BI产品的厂商，其技术能力达不到大数据所要求的高度。

原因二，企业意愿不强：现在很多的企业做的BI，并没有完全体现智能，最多只是将已有的数据使用报表进行呈现，开发的报表也很简单，大部分用户还没有希望从开发的BI系统中，发掘更多价值的意识。

原因三，BI的价值度无法衡量：大数据的确会有价值，但这个价值有多大，没办法准确衡量。从某些大数据中会挖掘出新的价值，但这个价值只是附加价值，是一个想象的空间。就比如沙漠里可能有金子，但并不是说沙漠中一定就能挖出金子。