1、起步晚，很多人對商業(yè)智能了解不多，意識不強、參與度不高

    商業(yè)智能1996年最早由加特納集團（Gartner Group）提出，據今也有十幾年的歷史，但最早起步于國外，國外成熟的信息系統(tǒng)以及管理理念比較成熟，所以，對于商業(yè)智能的理解以及價值非常認可， 而國內則不同，由于國內信息化起步比較晚，導致了商業(yè)智能的建設要比國外的商業(yè)智能建設晚，很多人對于商業(yè)智能并不是很了解，現在一直處于報表的階段，同時也無法正確理解商業(yè)智能的價值，從而導致了商業(yè)智能這種老技術一直不能得到大規(guī)模的普及。

    國內對于商業(yè)智能的需求更多的是老板所提出的，但老板對于商業(yè)智能的期望值一般比較高，而商業(yè)智能無論是在技術方面、還是在產品方面還存在一定的不足，導致了現階段企業(yè)并不是非常信任商業(yè)智能。

    2、技術不成熟，目前只有報表、OLAP、儀表盤和統(tǒng)計分析等用的比較成功，而其他方面的 應用還處于研發(fā)、摸索階段。例如非結構化數據的處理、數據質量不高的數據處理， 目前還缺少有效地實用工具。

    不在創(chuàng)新中爆發(fā)，就在沉默中死亡！數據顯示，目前在商業(yè)智能的業(yè)務中70%是在做報表，25%做多維分析，只有不到5%做數據挖掘。報表是商業(yè)智能套件中應用最為廣泛的產品，在幾乎所有的業(yè)務系統(tǒng)中都能看到報表工具應用的影子，報表工具在經歷了最早的條帶式報表、流式報表到目前的類excel報表發(fā)展歷程，已經日漸成熟。

    數據挖掘也不是什么新鮮的技術了，其挖掘算法基本穩(wěn)定了，機器學習技術也逐步成熟，但是數據挖掘也面臨著如何處理日益龐大的數據量，如何提高挖掘的智能水平的問題。

    3、目前在中高端市場，國外商務智能解決方案提供商壟斷市場，但其業(yè)務模型與國內企業(yè)不完全適應，國內的商務智能解決方案提供商無論從產品的完整性和實施能力上也沒有多大優(yōu)勢。

    IBM收購Cognos、SAP收購Sybase等等一系列的并購加大了對于商業(yè)智能市場的壟斷，有觀點認為ERP的普及波過后，未來商業(yè)智能將會成為市場的主導，從商業(yè)智能市場來看，目前國外的的商業(yè)智能服務商無論是在產品還是在技術方面都具有一定的優(yōu)勢，但國外的產品明顯具有國外的特點，在業(yè)務模式方面與國內企業(yè)的模式并不能完全適應，所以，國外的商業(yè)智能產品如何 與國內企業(yè)業(yè)務模式相互融合，將成為CIO關心的一個焦點。

    從國內商業(yè)智能服務來看， 雖然具備本土化的優(yōu)勢，但總體的實力不足，在創(chuàng)新方面還要略遜色于國外的服務商，因此，種種因素導致了在商務智能市場上，現在還是國外的商務智能服務商“說了算”，商業(yè)智能在短時間內難以形成“氣候”。

        4、缺乏既懂商業(yè)智能技術，又熟悉企業(yè)業(yè)務的人員，在商務智能市場逐年有很大增長的情況下，無論從數量上還是質量上都無法滿足企業(yè)的需求。

        21世紀最重要的是人才！沒錯，如果沒有人，那么什么也做不好。 從現狀來看， 雖然做IT的人員多了，但既懂商業(yè)智能技術又懂企業(yè)業(yè)務人員的人員確非常少， 正如企業(yè)信息化的建設一樣，商業(yè)智能缺得是復合型人才，而不是單一的技術或者業(yè)務人員。

       企業(yè)需要復合型的人才，目前這類人才確非常奇缺，一方面培養(yǎng)人才的成本較高，另一方面相應的人才風險也比較大，導致了企業(yè)對于商業(yè)智能的人才更多的是希望可以直接接手項目的人員，而不是從底層做起，這也就阻礙商業(yè)智能的前進因素之一，有產品沒有人會實施，那么只能失敗。

        5、商業(yè)智能項目的軟硬件和實施費用很高，風險也比較大。

        當前，商業(yè)智能的主要服務商幾乎都是國外的，相對于國內的商業(yè)智能產品來講，國外的商業(yè)智能產品費用較高，企業(yè)在實施一套商業(yè)智能系統(tǒng)所需要的軟硬件成本較高，在加上目前的成功率并不是很高， 因此，給企業(yè)帶來的風險也是很大。