近年来，商业智能技术发展如火如荼，其应用也日趋广泛。越来越多的企业借助商业智能技术来发现商务运营过程中存在的问题，寻找有效的解决方案。随着计算机技术和信息技术的进步，商业智能已开始渗入企业管理的方方面面，并且发挥着越来越重要的作用。

　　然而，在当今的大数据时代，数据获取的单位成本持续下降，数据获取渠道日益增多，大数据“多样性”、“大容量”、“高速度”的现象越来越严重。需处理的数据不仅有来自计算机核心系统、财务系统等的结构化信息，还有很多来自互联网、移动智能终端等的非结构化信息。基于传统数据仓库进行分析以辅助决策的传统商业智能似已过时。传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息。大数据时代的商业智能须与时俱进，以为企业提供更有价值的数据源。

　　基于大数据的商业智能，为电信运营商带来了新机遇。在网络时代，电信运营商是数据交换中心，电信运营商的网络还有业务平台支撑系统，每天会产生大量具有丰富内在价值的数据。海量的用户资源和用户行为数据已经成为大数据时代电信运营商的重要战略性资产。利用商业智能系统深度挖掘大数据“金矿”，识别和感知用户行为，分析用户需求的演进方向，创新商业模式和业务模式，通过为用户提供个性化、差异化的客户体验实现单位流量价值的最大化，可以形成新的具有核心竞争力的经济模式。大数据分析能帮助电信运营商改善用户体验、优化网络质量、做好市场决策、推动业务创新，给电信运营商带来更精准的商业洞察力，提升其在价值链上的位置。

　　虽然基于大数据的商业智能对电信运营商有着重要的意义，但是基于大数据的商业智能毕竟与基于传统数据仓库进行分析以辅助决策的传统商业智能有差别，而且基于大数据的商业智能尚缺乏成熟的实践经验。

　　目前，受制于组织结构、数据结构等因素，电信运营商仍缺乏必要的数据管理机制和内部分析技能，无法充分利用手中的数据。电信运营商在商业智能平台建设方面尚处于起步阶段，缺乏大数据分析竞争优势。电信运营商的商业智能系统还面临着诸多挑战。如系统分散建设难以实现资源和应用共享、数据分散存储，标准化程度比较低；以数据仓库为核心的传统架构，难以满足业务发展的要求；系统只针对内部提供服务，数据没有进行有效的商业利用。

　　随着移动互联网的迅速发展，电信运营商在业务竞争、数据处理等方面的多种压力将越来越大，传统的运营思路和建设方式已不能为其发展提供保证。借助大数据浪潮，推动集中化商业智能平台建设，促进经营理念变革，已成为电信运营商的当务之急。电信运营商必须实现数据模型的标准化，逐步建立起基于云计算的大数据处理系统，以对各系统的数据进行统一处理，提升网络运营大数据和用户业务大数据的分析能力，将商业智能引入经营分析等运营、管理系统，形成核心竞争力。

　　随着技术的不断提升、企业IT架构的加速升级，商业智能的作用将向服务化解决方案转化。在移动互联网和智能终端日趋火热之时，商业智能系统会逐渐走向移动化。移动商业智能的推出将革新传统商业智能市场的原有格局，商业智能开始向终端化转变，快捷、方便将成为商业智能的新属性。