洞悉过去
企业在经营过程中产生了海量信息，这些信息蕴藏了丰富的经营技巧和市场规律，怎样有效的利用这些宝贵的信息，使之为企业经营服务，成为了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。
普通的零售业信息系统只能够提供一般的分析数据，不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据，更不能提供更多潜在的、预测性的经营建议。BI系统恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的先天不足。
管理者对数据的分析行为，通常都会有不同的角度出发来获得不同的信息。
比如在做销售分析时，最常见的分析数据摄取一般是这样的：在某一特定时间区间内，搜集某些生气勃勃定经营单元（如分店）的主要经营指标（如销售额、成本、进项税、 毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比等）的单个及合计数据，据此进行分析。
但是经营者往往会提出更多、更细的数据要求。如提供上述数据指标 时要求考虑到时间区间内时间点的细分（如细分到每日或每时），并且顾及到单个分店，同时包含商品细分类别（如按大、中、小来分类，甚至分到单品）等因素。
这说明，随着市场竞争的日益激烈，经营者的工作已不是仅仅局限在粗放的数据审阅上，而是需要越来越精细的数据分析，而且这些分析也不仅仅局限于单点单向， 而是要多点多向地进行。
由于经营者在分析时会根据不同情况的要求和不同思路分析的灵感，从不同的观察角度，对数据的摄取提出以不同的对象为中心、有时甚至是跳跃式的、跨数据性质、类别的摄取要求，这些数据要求如在一般的分析系统中摄取，不仅搜集整理的工作量巨大，而且分析运用起来也十分不便， 有的甚至无法融合在一起，这时就需要BI分析系统的帮助了。
在BI中把这些不同的观察角度或分析对象不同类别的属性叫做“维”（如日期维、 地方维、类别维等），而且这个“维”又是分级的，比如日期可分为年、月、周、日；地方可分为公司、分店、部门和柜组别也可分为大类、中类、小类、细类、系列等。如果在分析中除需要对类似以上的这些数据进行采摘、处理，再加上通常分析工作都会用到的同比、环比等指标的处理，一般的数据分析系统显然已经力不从心了。
BI分析系统通过连续、立体的动态表来展现各种数据，并且对这些数据进行组合、聚类、排序等处理，给经营管理者带来一种得心应手的分析新感觉。
商业智能BI能做什么？
BI数据分析是一种是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的技术，其工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理来产生可透析的各种展示数据。这些数据可直观显示分析者所要探询的某种经营属性或市场规律。
BI数据分析除了通过动态表展现数据外，还可通过丰富多彩的图形去展现，并且能对图形做拉伸、分块、旋转、透视等多种处理，以更直观可见的方式来展现数据规律。同时还可对数据做各种标识。如特别好的销售数据用绿色表示，特别差的销售数据用红色表示。另外，还可对数据进行跟踪分析。
BI数据分析还有一个很优秀的功能就是设定一个边界条件进行挖掘工作，从杂乱无章的数据中找出内在的联系，沃尔玛著名的啤酒与尿布的故事就是这样产生的。
BI分析系统的主要代表功能有：综合分析与告警、趋势分析等。它不仅适用于零售业，同时在各个行业都得到了广泛应用。
开启未来
决胜未来靠的是什么？
是通过透析历史的经营情况，归纳成的经验和失败的教训，用数据来证明经营手段是否成功，来预测未来的发展趋势，快速准确的把握风云变幻 的市场脉搏。
而BI数据分析正是完成这项使命的有力武器。在国外，BI数据分析在零售业上已有了较好的应用，并产生相关的指标体系理论；在国内，还处于初级阶段，但BI本身所具有的灵活性和强大性，使得他在零售业界迅速崛起，呈现了高速上升的趋势。
BI最常见的应用就是辅助建立信息中心，产生各种工作报表和分析报表。常见的分析有：销售分析、商品分析、顾客分析、供应商分析、人员分析。
BI对零售业的分析远不止以上所述，还有资金运转分析、库存分析和结算分析、库存分析、门店分析、调拨优化、采购优化......
这些分析在实际经营中确实有着重要的利用价值，谁能对自已的经营作出正确的分析，谁就能及时修正自已的经营方针和政策，谁就将赢得未来！
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