Systemy BI różnią się od dotychczasowych modeli wspomagania decyzji technologią oraz sposobem wspomagania decyzji. Zmiany po stronie technologii obejmują przede wszystkim hurtownie danych, zaawansowane techniki analityczne, techniki wizualizacji danych oraz systemy uczące się. Synergia wymienionych rozwiązań stwarza inteligentne środowisko do podejmowania decyzji w organizacji.

Systemy BI dotyczą różnych osób (decydentów, pracowników operacyjnych, klientów, dostawców), a przede wszystkim tego, w jaki sposób podejmują oni decyzje. Uwaga koncentrowana jest zatem - w przeciwieństwie do wcześniejszych modeli komputerowego wspomagania decyzji - na indywidualizacji wiedzy dla osób podejmujących decyzje, tworzeniu nowych dyscyplin w procesie podejmowania decyzji, rozpoznawaniu nowych umiejętności, które są niezbędne dla pracowników wiedzy, kreatorów rynków elektronicznych itp. oraz na projektowaniu systemów samoadaptujących się.

W założeniu systemy BI powinny dostarczać informacje we właściwym czasie, miejscu, formie oraz trybie online, a także służyć wspomaganiu decyzji strategicznych, taktycznych i operacyjnych.

Nowe możliwości analityczne

Systemy BI stanowią swoistą kombinację danych, informacji, procesów, narzędzi i technologii służących inteligentnej analizie danych. Do cech systemów BI, decydujących o powstawaniu umiejętności analitycznych w organizacjach, należą przede wszystkim: możliwość prowadzenia różnorodnych analiz i prognoz (udostępnianie narzędzi planistycznych, wielomodułowych kart wyników, automatów wysyłających pocztę elektroniczną, przesyłanie informacji ostrzegawczych), możliwość zagłębiania się w dane, wydajność, obsługa wielu użytkowników w firmie i poza nią, otwartość i wiążąca się z tym zgodność ze standardami firmowymi i rynkowymi, obsługa rozproszonych zasobów danych, szybkość dostarczania informacji potencjalnym użytkownikom oraz duża czytelność danych (zastosowanie technik wizualizacji danych).

W ostatnim czasie uwaga koncentrowana jest na narzędziach BI, współpracujących z serwisami intra/internetowymi, zapewniającymi odpowiednio krótki czasu odpowiedzi oraz na ulepszaniu procesu pobierania danych wprost z sieci. Praktyka pokazuje, że systemy BI pozwalają na analizę danych w różnych obszarach funkcjonowania organizacji, a zwłaszcza na analizę:

• finansową, przejawiającą się w badaniu kosztów i przychodów, analizie rachunku wyników zarówno w układzie kalkulacyjnym, jak i porównawczym przedsiębiorstwa, analizie bilansu i rentowności przedsiębiorstwa, analizie rynków finansowych oraz rozbudowanym systemie kontrolingu;

• marketingową obejmującą: analizę przychodów ze sprzedaży, rentowność sprzedaży, marż, realizację planu sprzedaży, czas zamówień, poczynania konkurencji, kursy giełdowe;

• klientów, dotyczącą okresu utrzymywania kontaktu z klientami, rentowności klientów, modelowania reakcji i zachowań klientów, satysfakcji klientów itp.;

• zarządzania produkcją, umożliwiającą identyfikację wąskich gardeł w produkcji, opóźnionych zleceń, badanie dynamiki produkcji, porównywanie wyników produkcji pomiędzy wydziałami, zakładami itp.;

• logistyczną, umożliwiającą szybkie identyfikowanie partnerów łańcucha tworzenia wartości;

• danych płacowych, obejmujących zestawienia składników płacowych w układzie rodzajowym, z punktu widzenia struktury firmy, zestawienie płac z podziałem na rodzaj zatrudnienia pracowników, narzuty związane z wynagrodzeniem pracowników, zestawienia składek osobowych, analizę średnich płac itp.;

• danych osobowych, zawierających badanie fluktuacji zatrudnienia, sposobu zatrudnienia z podziałem na grupy GUS, udostępnianie informacji o danych osobowych pojedynczego pracownika itp.

Przetwarzanie analityczne wiąże się ze stosowaniem narzędzi OLAP. Celem takiej analizy danych jest interaktywne wspomaganie procesu budowy zestawień według zdefiniowanych przez użytkownika kryteriów (wymiarów) oraz optymalizacja przeszukiwania dużych zbiorów danych. Dzięki zastosowaniu różnorodnych technik statystycznych, logicznych oraz możliwości eksploracji danych z rozproszonych źródeł, dostarczane są wielowymiarowe analizy danych (np. finansowe, marketingowe).

Okazuje się, że nie jest możliwe przygotowanie wszystkich, gotowych prawdopodobnych zapytań i analiz. W związku z tym rozwiązania z zakresu BI powinny umożliwiać użytkownikowi dokonywanie własnych definicji raportów oraz tworzenie zapytań ad hoc. Formułowanie takich kwerend dokonuje się dynamicznie, zwykle dzięki narzędziom OLAP. Pozwala to użytkownikowi na dużą swobodę w zakresie budowy specyficznych raportów i analiz.