البته، مزایای دیگری برای ایجاد یک روش هوش تجاری درون یک سازمان وجود دارد. برخی از این مزایا بر روی سوالات بسیار اساسی درباره نحوه فعالیت یک شرکت تمرکز دارند.
به عنوان مثال، تعدادی از مدیران ارشد درون یک شرکت نمی‌توانند به سادگی به سوالات ساده درباره کسب و کار خود پاسخ دهند، مانند:

• چند مشتری دارید؟
• برای هر محصول، در طول 12 ماه گذشته چند مورد فروخته شده است؟
• 20 مشتری برتر شما کیستند؟
• ارزش هر مشتری به ویژه چیست؟
• 20 تامین کننده برتر شما کیستند؟

چیزی که بسیار جالب است، این است که در برخی سازمان‌ها، نه تنها نمی‌توانیم به این سوالات پاسخ دهیم، بلکه حتی یک چارچوبی هم وجود ندارد که کسی بتواند این سوالات را بپرسد. اینجا یک نکته حیاتی وجود دارد و آن هم این است که، شروع یک روش هوش تجاری کامل و خوب ، نه تنها ابزارهای فیزیکی برای پاسخ به این نوع سوالات را فراهم خواهد کرد، بلکه بیشتر از آن، باید به عنوان عاملی برای تغییر در نحوه تفکر درباره انجام کسب و کار و استفاده از اطلاعات در این نحوه تفکر جدید، عمل کند.
به عنوان مثال، قبل از اینکه بتوانیم تعیین کنیم 20 مشتری برتر چه کسانی هستند، باید قادر باشیم تفاوت بین یک مشتری “خوب” و یک مشتری “بد” را بیان کنیم. همچنین باید مجموعه‌ای از معیارها که برای اندازه‌گیری خوبی استفاده می‌شوند، تعریف کرده و شناسایی کنیم که کدام مجموعه داده‌ها برای اندازه‌گیری باید جمع‌آوری شود، روش‌های جمع‌آوری و تجمیع داده‌های استفاده شده برای اندازه‌گیری را تعیین و یکپارچه کنیم، فرآیندهای مورد نیاز برای انجام اندازه‌گیری را ایجاد کنیم، کیفیت داده‌ها را تضمین کنیم تا نتیجه‌گیری‌های نادرست نداشته باشیم، نتایج را در یک گزارش منطقی بسته‌بندی کنیم و روشی برای انتشار سریع و مؤثر نتایج این فرآیند پیدا کنیم. اگرچه بخش قابل توجهی از این فرآیند ممکن است با استفاده از فناوری‌های آماده و خریداری شده به صورت خودکار انجام شود، اما بخش مهمتر (یعنی پرسیدن سوال درست) نیاز به مشارکت افرادی با تخصص و سهم در نتیجه دارد.

ارزش داده‌ها در هوش تجاری

اگرچه مقدار قابل توجهی از سرمایه در تلاش برای ساخت و راه‌اندازی چارچوب‌ها و برنامه‌های هوش تجاری (BI) سرمایه‌گذاری می شود، اما اکثر این سرمایه در زیرساخت صرف می شود، در حالی که در مدیریت و بهره‌برداری از یک دارایی ارزشمند شرکت – یعنی داده‌های شرکت – بسیار کمتر سرمایه‌گذاری می شود. در واقع، به مفهوم هوش تجاری به اندازه کافی پرداخته نشده است به طوری که انتظارات مدیران تحت تاثیر آخرین گفته های ارائه دهندگان داشبورد‌های هوش تجاری، قرار می‌گیرد. به دلیل عدم تمرکز یا عدم وجود معیارهای موفقیت واضح، بسیاری از پیاده‌سازی‌های انبار داده به تعویق می افتند یا کاملاً لغو می شوند زیرا پیاده‌سازی‌های واقعی هوش تجاری به‌طور قطع نسبت به انتظارات خود عقب می مانند.

از سوی دیگر، چندین سازمان شروع کرده‌اند به دیدن داده‌های خود به عنوان یک دارایی شرکت و درک این مسئله که جمع‌آوری، تجمیع و تحلیل صحیح داده‌های خود می‌تواند فرصتی برای کشف تکه‌هایی از دانش فراهم کند که هم بهبود پردازش عملیاتی را بهبود بخشد و هم بهترین دانش را درباره پروفایل و رفتار مشتریان فراهم کند. در این محیط‌ها، تعریف واضحی از هوش تجاری به عنوان یک مجموعه ابزار و روش‌هایی که برای بهره‌برداری از دانش قابل اجرا کشف شده از دارایی اطلاعات شرکت طراحی شده است، وجود دارد.
اشخاصی که در فرایند هوش تجاری شرکت می‌کنند، نگران قابلیت بهره‌برداری از اطلاعات به نحوی هستند که بتواند بهبودی در روش عملکرد یک کسب و کار (یا هر سازمان دیگری) را به ارمغان آورد. با این حال، هدف نهایی بهره ‌برداری از داده‌ها بر اساس یک هرم انتزاعی (شکل زیر) استوار است که به روش‌هایی که ما اطلاعات را مدیریت می‌کنیم مرتبط است، و امکان دسترسی به آن دارایی دانش باید ابتدا جریان اطلاعات را به سمت یک پلتفرم هوشمند به خوبی مدیریت کند. قابلیت بهره‌برداری موثر از اطلاعات بر اساس تکامل سلسله مراتبی قابلیت‌های مدیریت اطلاعات و مدیریت دانش استوار است، هر کدام از آنها دارای فواید و چالش‌های خود هستند