Business Inteligence sebagai bidang teknologi IT dengan perkembangan adopsi yang sangat pesat belakangan ini tentunya menuntut pemahaman yang komprehensif baik di tingkat konsep maupun praktis, sehingga dapat dieksplorasi maupun diimplementasikan sebagai suatu solusi strategis dan kritis pada tingkat institusi, organisasi, perusahaan maupun pada tingkat individual. Business Intelligence (BI) merupakan representasi dari aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa dan menyediakan akses terhadap data untuk membantu user dalam suatu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik (Nirwasita,2008).
Kelebihan dari pendekatan ini adalah: Pembangunan BI langsung mencakup data seluruh organisasi – kerangka BI akan lebih terstruktur, bukan gabungan dari berbagai data mart (data parsial) – penyimpanan dara menjadi terpusat – kontrol informasi dapat dilakukan secara tersentralisasi adapun kelemahan pendekatan ini yang harus diantisipasi alah : waktu implementasi lebih lama – resiko kegagalan relatif tinggi karena kerumitannya.
Sistem Kecerdasan Bisnis (Business Intelligence) merupakan Sistem Informasi Manajemen, yang menerapkan sekumpulan model dan metodologi analisis matematika dengan mendayagunakan data yang tersedia, untuk menghasilkan informasi dan pengetahuan yang dapat digunakan pada proses pengambilan keputusan yang rumit.
Pengambilan seluruh nilai DWH ke OLAP tampaknya akan memakan storage besar-besaran, lagipula OLAP rasanya tidak mungkin untuk menarik seluruh data yang ada di DWH karena konsepnya adalah multiple views analysis, setiap point of view mempunyai indeks sendiri.
Eso sí, como en todas la herramientas de Data Discovery, las herramientas no hacen magia (es necesario previamente un buen diseño de modelos, KPIs, ratios, data quality, carga de datos, etc…) y para entornos más grandes y colaborativos, si quieres customizar embeber en tus propias aplicaciones, puedes tener limitaciones.