사실 기업 정보화의 정도에 따라 중소기업도 자체 정보화의 상황에 따라 적절한 BI 소프트웨어를 선택할 수 있다. BI 소프트웨어는 줄곧 하이엔드 가격대로 정보화' 귀족' 에 사용할 수 있다. 중저가 및 로우엔드 고객은 수십만 달러를 들여 BI 시스템을 구축하고자 합니다. BI 소프트웨어의 가격이 비싸기 때문에 중소기업은 BI 시스템을 사용할 수 없고 BI 시스템도 필요하지 않다고 여겨져 왔다. 사실, 기업 정보화의 정도에 따라 일치하지 않습니다. 중소기업도 자체 정보화의 상황에 따라 적절한 BI 소프트웨어를 선택할 수 있습니다. 실제로 중소기업이 규모가 작고 생존의 압력이 더 크기 때문에 기업의 경영 데이터에 항상 집중해야 하기 때문에 중소기업은 대기업보다 데이터 마이닝이 더 필요하다. 최근 몇 년 동안 상업 지능 시장은 매우 시끌벅적했지만, 주로 정보화 수준이 비교적 좋은 대형 업종 (예: 금융, 통신 등) 에 기반을 두고 있다. 그러나 최근 몇 년 동안 일부 중소기업은 정보화 응용 분야, 특히 제조 및 소매업과 같은 분야에서도 ERP, CRM 등의 시스템을 광범위하게 구축했으며, 시스템은 기업에 많은 양의 데이터를 제공하고 있습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 활용하고 통합할 수 있는 방법은 이미 CIO 앞에 놓인 문제가 되었다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 과학명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) Gartner 에 따르면 중소기업이 ERP, CRM 시스템을 배포함에 따라 대량의 자료와 데이터를 축적하고 있으며, 이러한 데이터를 활용하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 좋은 도구를 원하기 때문에 BI 는 중소기업에서 가장 관심 있는 기술이 되었습니다. "비즈니스 인텔리전스를 사용하는 중소기업이 계속 증가할 것으로 예상된다." IDC 는 또한 중소기업이 비즈니스 인텔리전스를 사용하는 데 있어 대기업보다 3% 빠르게 성장하고 있는 것으로 나타났다. Gartner 의 조사 보고서에 따르면 중소기업 BI 시장은 연간 성장률이 12.5%, 59 억 달러 BI 시장의 35% 를 차지하는 21 억 달러 시장으로 대기업 BI 시장 성장률의 5% 를 넘어섰다. 사용자 선택면에서 중국 상업지능시장이 성숙해짐에 따라 사용자는 점점 이성적으로 변해가고 있으며, 상업지능선택시 이전보다 더욱 신중해졌다. 대기업 선택시 제조업체 브랜드, 제품 가격, 기능 모듈, 애프터서비스, 확장성 등을 종합적으로 고려하며, 종종 외국 기업의 유명 제조업체를 선택해 가격에 대한 고려가 적다. 대기업과는 달리 중소기업은 비즈니스 인텔리전스가 기존 ERP 소프트웨어와 통합될 수 있는지, 가격이 수용 가능한 범위 내에 있는지, BI 비즈니스 모델이 기업 자체의 상황에 부합하는지, BI 솔루션이 기업 비즈니스 및 발전에 적합한지, 그리고 기업의 현재 단계와 미래의 잠재적 요구 사항을 진정으로 충족시킬 수 있는지에 대해 더욱 우려하고 있습니다. 따라서 비즈니스 의사 결정의 정확성이 향상됩니다. 중소기업에 필요한 BI 제품은 간단한 설치 구성만 거치면 ERP 버전을 자동으로 인식할 수 있는 것으로, 다른 시스템의 데이터를 자동으로 분류하여 BI 시스템으로 가져올 수 있는 것과 같다. 심지어 access 와 excel 의 데이터도 자동으로 시스템으로 가져올 수 있다. 한편 기업이 개성적인 분석 요구 사항을 갖고 있다면 간단한 설정을 통해 직접 수정할 수도 있다. 사실, 가격 측면에서, 국제 BI 제조업체와 국내 BI 기업 모두 고, 중, 로우엔드 사용자를 대상으로 서로 다른 가격 전략을 내놓으며, 전체 가격은 하락세를 보이고 있다. 중소, 성장, 중견 기업을 위한 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 출시했는데, 이러한 제품은 ERP 와 같은 시스템이 필요하지 않으며 스프레드시트만 있으면 배포할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스의 핵심은 데이터 마이닝입니다. 데이터는 데이터 마이닝 응용 프로그램의 기초입니다. 그렇다면 중소기업은 데이터 마이닝 기술을 적용하기 위해 어떤 기반을 갖추어야 합니까? 이상적으로는 모든 고객의 데이터와 시장 경쟁업체에 대한 데이터를 보관하는 데이터 웨어하우스를 구축하는 것이 좋습니다. 데이터 웨어하우스가 구축되기 전에 데이터 마이닝 응용 프로그램에 직접 올라가면 데이터 마이닝 전 작업의 거의 8% 가 데이터를 준비하고 있기 때문에 중도에서 사망할 가능성이 높습니다. 전문가들은 대기업에서도 데이터 수집의 시작이 전반적으로 늦기 때문에 데이터 가용성 및 완전성이 높지 않다고 생각합니다. 많은 업계의 생산, 재무, 판매 등 민감한 데이터는 사용자의 선택적 입력 또는 유출, 잘못된 손실로 인해 데이터 마이닝 도구에 사용하기가 어렵습니다. 중소기업은 더 많은 주의가 필요하다. BI 의 새로운 방향 웹 서비스의 보급, 표준의 광범위한 사용, 보다 일반적인 API 및 SOA 와 같은 개념의 출현은 BI 기술을 더 많은 운영 체제에 적용하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 새로운 접근 방식은 기업에서 BI 도구를 통합하는 데도 도움이 되며, 이를 통해 일반적인 프로세스를 위한 공통 분석 엔진을 구축할 수 있습니다. 향후 기업은 텍스트 데이터 및 기타 데이터베이스 외부의 정보를 이해하는 데 도움이 되는 검색 및 구조화되지 않은 분석 도구를 찾아야 합니다. 이러한 도구는 질적 분석을 이용하여 BI 의 정량 분석 능력을 강화할 수 있을 것이다.