对城市里的白领而言，也许没想到找一家“小资”情调的餐馆点一样自己喜欢的菜品，这些都是商业智能的分析对象。
　　比如深受白领喜爱的一茶一坐连锁餐馆，一茶一坐每月每季都设有产品销售前20名排行榜，只要在BI系统里点一下，每季和每月的销售记录就显示出来，产品是被客人持续喜爱，还是受冷遇，产品排行榜上瞬间见分晓。如果产品销售衰减，新品会立即上档顶替。
　　再说其他的销售渠道，虽然明着不打折，但一茶一坐还是有相应的让利活动。它用储值茶人卡来粘住客人，每消费10元则换算成一点，蓄入茶人卡。储到100元，可以换取礼品，权当打折。营运部门定期跟踪客人做些调查，再加工成不同的报告，放进BI系统。
　　与BI系统相呼应的是一茶一坐的简讯平台。茶人卡已聚集了7万会员，所有会员的信息都储存在简讯平台上。营运部门根据会员的年龄、收入、消费频率等数据，在简讯平台上做出报表。每逢会员过生日，一茶一坐将提前发短消息提醒。会员生日当天来，凭着茶人卡和身份证，可以吃到一份免费套餐。
　　在比如说，医生也是典型的BI用户。他们的主要任务是帮助病人恢复健康。医生的第一步工作，是确保患者得到及时的治疗。很多时候，急诊室里的一些患者会因为等待太久而转身离去。为了尽量避免这种现象发生，负责为医院和其他医疗机构提供紧急医疗服务的美国急诊医疗联盟(Emergency Medical Associates)就采用了BI，让医生和医院管理员记录患者的等待时间、就诊时间以及复诊时间，并以此为依据来了解急诊室的效率和服务质量。
　　这一切都是BI的功劳。
　　BI进入中国市场，可谓是一波三折，自从“啤酒和尿布”的故事在中国广泛流传之后，数据仓库在中国也热闹了一阵子，用户曾对它抱以极大的希望，但时隔不久数据仓库应用就进入了“冬眠期”。
　　数据仓库是为了满足人们在高度数据积累基础上进行数据分析的需要而产生的，但由于目前中国在基础数据的积累方面存在不足，导致数据仓库技术的应用没能推广开来。
　　同时，在国外市场竞争非常激烈，每个企业为了自身的生存，已经想尽了办法，很多能够被人工发现的规律早就发现了，在这种情况下，使用数据挖掘技术来解决问题是一个很正常的想法。而国内企业，正处于传统经济转向到市场经济的浪潮中，从管理者、到实施者均尚没有认识到“生存”的真正压力。
　　更为重要的是，数据挖掘工具并不能直接告诉决策者应该把啤酒和尿布摆在一起卖。实际上，数据仓库之上的数据挖掘更像一个过程，一个用户逐步认识自己、提高自己的过程，数据仓库与业务系统并不是平行的关系，它应该是基于所有业务系统之上的，对业务信息进行采集、分析、整理和发布等，应该是一个稳定的、带有时间参数的数据集合。
　　这是BI市场最难解决的事情，一向习惯于拍脑袋做决策的管理者很难理解BI的真正涵义。所以，多数的企业用户把BI做成了装饰工程。领导想看到实时的某某数据，IT部门接到这个指令后马上想到了商业智能。厂商的宣传把商业智能夸成了一朵花，国际上最先进的管理理念，能把企业打造成智能化企业。一片赞美之声下，一个轰轰烈烈的“面子工程”上马了。几个简单的应用被冠以商业智能的名头，领导初时很满意，自己的企业和国际接轨了。渐渐地，化重金买来的软件，只能起到一点点作用，原来的满意似乎不那么是滋味儿了。
　　经历了满长的等待之后，2008年随着厂商策略的改变，各大BI厂商都开始务实地走向了平民化，各个企业也开始了对BI应用的探索。于是，有人说商业智能的春天来了，这未免高兴得太早。
　　虽然BI的局部应用逐渐增多，越来越多的企业尝到了BI的甜头。但对“平民化”的正确理解是商业智能能否最终真正实现“平民化”的重要因素之一。无论对国际厂商还是国内厂商，急功近利将会使资源大量流失，真正适合于本土的模型和解决方案才是企业之所需，而对于中国这个拥有6000万中小企业的大国来讲，商业智能的“平民化”是必然的选择。