企业级通常是多层，复杂的，分布在多个部门和位置，在不同部门运作的团队可能几乎完全没有关联，并且有自己独特的需求和目标，因此根据需要为他们创建分析和BI工具通常成为一个零散的添加过程，结果是BI系统由不匹配的零件和不同的工具组成，这些工具通常无法整齐地结合在一起，更糟糕的是，这使得获取洞察力变得更加困难，并且会拖累企业分析的过程，下次寻找BI套件时，请考虑以下因素，以确保下次购买的商品是一次也是一次。

这并不奇怪，目前数据以的速度收集和共享，并且这种趋势正在加速，到2025年数据量将增长十倍，达到每年163 ZB，这是由越来越多的联网设备产生的，到2020年，数据量将达到204亿，这令人难以置信，但不应该吓到我们，因为我们用来分析大数据的技术也在发生变化，随着物联网，人工智能和云技术以存储和处理海量数据的方式结合在一起，我们需要实现更智能的分析和使用大数据的方式，它涉及完全拥抱我们可以从新数据技术中获得的结果，机器学习和增强智能。

在互联网的初期，全世界的董事会中都在围绕是否投资资源来创建网站进行了激烈的辩论，一些早期的梦想家梦想着，互联网将成为一种共享信息的方式，该信息将完全改变企业的运营方式，其他意见认为这是90年代的另一种时尚，它会爆炸然后过时，当地购物中心在一个下午的生意比一个月内整个互联网的生意要多，人们很容易回首并嘲笑互联网的灭亡，但当时，这些人都是聪明人，他们对尚未解决的话题发表研究意见。

数据驱动的公司是那些限度地发挥其数据潜在利益的公司，这些公司的数据职能部门拥有高效的流程，可以将数据转化为行动，然后将行动转化为数据，成为数据驱动者，学习将数据转化为更好的决策非常困难，我们有机会帮助1000多家公司走向以数据为驱动力的过程，而这一过程是一段旅程，没有要实施的国际标准，也没有遵循数十年的完善手册。

大数据已成为当今科技界的重要组成部分，这要归功于企业可以收集的切实可行的见解和成果，但是创建如此大的数据集还需要了解并拥有适当的工具来解析它们，以发现正确的信息，为了更好地理解大数据，数据科学和分析领域已从很大程度上降级为学术界，而已成为商务智能和大数据分析工具的组成部分。

随着嵌入式分析在商业智能（BI）领域中的地位日益突出，公司是否应该构建或购买嵌入式BI应用程序的问题似乎比以往任何时候都更加重要，回答该问题的许多尝试都忽略了该问题本身具有误导性的基本事实，因为对于大多数组织而言，没有简单的是或否答案，相反嵌入式分析的实践既不是“构建”也不是“购买”，而实际上更像是伙伴关系。