当前，云计算异常火热，企业IT系统的实施开始逐渐落到实处，云计算的落地迫在眉睫。不难看出，在推进中小企业云计算发展的过程中，繁杂的业务数据量的激增给企业市场带来众多未来不可预料的变化，而商业智能的出现化解了企业在业务决策判断中的隐患，由此可见，商业智能已成为企业洞察力的核心。
BI掀起行业大数据变革
随着新兴技术的不断延伸，带给中小企业的商业机会突显，当大数据来临时，企业需要思考大数据所带来的价值，就当前而言，企业信息化的状况和业务需求开始逐步向云计算过渡，企业的发展将在促进和引领业务发展为重心。
对于如此庞大数据业务而言，BI是很好的工具，多数企业认为实施BI是企业建设过程中的必要一步，甚至是企业战略的重要战略。随着企业业务的深入发展，企业对于商业智能的重视起来，此外，商业智能开始逐渐根据行业的不同需求而产生个性化的变化，与行业的结合趋势越趋明显，并会逐渐与企业内部的IT应用系统相互融合。
中国航信是航空旅游行业领先的信息技术及商务服务提供商，主要业务是航空客运业务处理、航空旅游电子分销、机场旅客处理、航空货运数据处理、航空财务结算清算、IT外包服务、互联网旅游分销平台。
2002年，民航旅客量突破一个亿，这一个亿旅客带来了海量数据的增长，而且数据类型也是丰富多样，所以在那个时候，航信团队就认为数据挖掘是非常必要的工作，在数据仓库平台方面做了早期的挖掘。之后经过调研，IT团队也采用了专业商业软件去部署，这个平台也给客户带来了很多价值。
中航信目前运行着超过2000台硬件设备，每秒钟事务处理能力是11000TNX/S，每天为100万旅客提供订票离港服务，每天交易量10亿元。对于中航信而言，其行业属性为其缔造了在大数据方面的行业先机，中航信在大数据领域作为一个行业先行者，通过早期在数据挖掘方向的苦心钻研，并开始从传统的主机模式向开放平台进行转移。
自2011年起，中航信IT团队制定了大数据发展计划，并以事件交易服务为中心，主要面向旅客、面向航空公司来做大数据的服务，其通过以定制化的开发BI系统工具。对于非结构化的数据，利用灵活定制、可开发的、分布式方式来开发智能分析平台。
中航信将“大数据平台”规划了四项发展路线，第一是基础的IDC建设，目前建设了两个全新的数据中心;第二个是云存储、云主机、云计算;第三个是开放的云应用，第四是把这些技术应用到web上。此外，中国航信除了虚拟化外也制定了云计算“三步走”的发展蓝图，分别是虚拟化构建、虚拟化提升、云计算实施。09年至今，中航信一直以完善和优化平台为导向。针对当前的三种云计算模式，中航信选择了相对安全性较高的私有云模式，并且还计划建立行业平台。
BI决胜私有云
企业信息化已逐渐由传统运营层管理转向决策管理方向，企业实施BI 犹如试穿鞋子，要企业BI应用的核心取决于企业决策与业务的优化上，企业对于BI的深化，需要具备一定信息化实质的基础，BI 应用是鉴于业务优化、运营管理与决策的基础上的。
当前，由于企业规模和需求上存在着差异，私有云成为当前企业云计算部署过程中的拥护，然而在私有云中的商业智能部署则有一定不同，因数据而言，企业在经历大规模的新信息化建设过后，系统在产生大量数据后需要转换成有效的信息价值，而面对市场的竞争现状，企业通过BI有效的进行分析处理，从而有效的来面对各种挑战。从实际实施现状而言，国内企业目前对于BI的应用需求有着强烈的愿望，而据实际市场数据显示，企业对BI的应用效果并不是很理想，目前BI的部署成功率只有不到3成。
中航国际信息管理部总经理朱东认为，BI成功率不高根本原因是BI更偏重管理，实施过程更为复杂，BI实施要求CIO既懂管理，懂业务，也要懂IT技术，而这种真正的复合型CIO少，担纲BI项目的CIO，要么纯粹偏业务，要么纯粹偏IT技术，从而导致BI的失败率如此之高。
掘金企业信息化
多年来，企业在实施信息化的过程中，面临着来自企业内部及外部的障碍，当前的数据显示，企业信息化过程中，中小企业还处于较低水平，此外，我国中小企业的管理手段和经验还有待完善和成熟。
当前，企业信息系统部署已由粗放型向精简型递进，面对企业业务需求的不断发展，现有企业内部信息系统与新兴BI的融合将成为企业信息价值的完美体现，原有企业信息系统的信息共享加之BI独到的信息分析、处理等能力的结合，从而有效的将信息价值得以提升。
Gartner透露：BI市场正在以每年9%的速度增长，到2014年市场价值将高达810亿美元，2020年将增长至1360亿美元。
商业智能通常被一些大企业作为强有力的掘金石，从而在实现信息化建设后进而贯彻决策的解决方案，而在当前中小企业应用的商业智能的过程中还存有一定的瓶颈，中小企业的实施成本及对商业智能的认识及发展力度还存在一定差异。
对于市场而言，企业在瞬息万变的过程中需要寻找到适应变化的能力，而对中小企业来说，企业自身的商业模式、业务流程转变，商业智能当前被应用于金融、电信等行业的信息化升级上，随着企业数据的不断积累，数据最终的有效利用和整合将成为未来尚待解决的问题关键。