هوش تجاری، راهکاری به منظور جستجو و تحلیل اطلاعات است به صورتی که برای تصمیم گیرندگان در کلیه سطوح سازمان، سهولت دسترسی، درک، تحلیل، همکاری و عمل بر روی داده ها در همه جا و همه وقت را به همراه داشته باشد. 

در واقع هوش تجاری به مجموعه ای از مهارت ها، فناوری ها و برنامه های کاربردی گفته می شود که به  منظور جمع آوری، یکپارچه سازی، تجزیه  و  تحلیل و ایجاد دسترسی به انباره های داده سازمان مورد استفاده قرارمی گیرند. 

از طرفی باید توجه داشت که هوش تجاری، نه به عنوان یک محصول و یک سیستم، بلکه به عنوان یک معماری و رویکردی جدید مورد نظر بوده که شامل مجموعه ای از برنامه های کاربردی و تحلیلی است که در قالب پردازش تحلیلی برخط به تحلیل داده های تجاری و ایجاد بستری مناسب جهت اتخاذ تصمیمات دقیق و هوشمند می پردازد.

هر شرکتی که نیاز به تجمیع اطلاعات از نرم افزار های کاربردی و یا منابع داده ای چند گانه داشته باشد. مدیران یا کارشناسانی که نیازمند دسترسی به اطلاعات دقیق و نیاز به تحلیل اطلاعات هستند. شرکت هایی که بواسطه رشد سریع و حجم بالای اطلاعات، نیاز به تصمیمات صحیح بر اساس اطلاعات دقیق و به موقع دارند معمولا به دنبال پیاده سازی این راهکار هستند.

گام اول برای پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان، تعیین محدوده پروژه و برنامه ریزی پروژه است. محدوده پروژه معمولا بر اساس حوزه های کاری از جمله حوزه فروش، حوزه مالی، منابع انسانی، خدمات پس از فروش و... مشخص می شود. پس از مشخص شدن محدوده پروژه برای شناسایی و تدوین شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) باید وضعیت موجود به خوبی مورد شناسایی و تحلیل قرار گیرد. پس از شناخت و تحلیل سازمان، شاخص های کلیدی عملکرد مشخص شده و جهت پیاده سازی بر اساس فاکتورهایی از جمله مهیا بودن اطلاعات بصورت سیستمی و ... اولویت بندی می شوند.

مرحله بعدی که معمولا مهم ترین بخش پروژه های هوش تجاری است، فاز طراحی و پیاده سازی انباره داده(Data Warehouse) است. همانطور که می دانید انباره های داده، بانک های اطلاعاتی هستند که کلیه داده های حال و گذشته یک سازمان در آن قرار می گیرد. در واقع انباره داده را می توان راهبردی دانست که دسترسی آسان به اطلاعات درست در زمانی درست به کاربران درست را فراهم می کند تا تصمیم گیری سازمانی قابل انجام باشد.

اما زمانبرترین بخش کار، معمولا پس از طراحی انباره داده است. یعنی جایی که اطلاعات باید از منابع داده ای سازمان ( نرم افزار های کاربردی مالی، اداری، فایل های Excel و ...) استخراج و عملیات پاکسازی اطلاعات انجام شده سپس در انباره داده، بارگذاری شود. در این مرحله از کار، تمام داده های مورد نیاز سازمان برای تحلیل و تصمیم گیری از منابع مختلف جمع آوری شده و پس از پاکسازی اطلاعات در انباره داده تجمیع می شوند.

آخرین مرحله در فرآیند پیاده سازی زیر ساخت پروژه های هوش تجاری، تبدیل اطلاعات موجود در انباره داده به مکعب های داده (Cube) برای تحلیل چند بعدی اطلاعات است و در نهایت استفاده از یک نرم افزار جهت نمایش اطلاعات مکعب های طراحی شده و بصری سازی انواع نمودارها و داشبورد ها است.

زمان این پروژه ها بر اساس محدوده کار تعریف شده و شرح خدمات مورد انتظار متغیر هستند.

معمولا برای رسیدن به موفقیت در پروژه های BI در گام اول باید ارزیابی و تخمین درست و قابل اعتماد از پروژه داشت، توصیه می شود کار با دامنه محدود (مثلا یکی از حوزه های مالی ، فروش، خدمات پس از فروش و یا  ... ) شروع شود تا در صورت امکان در فاصله های زمانی کوتاه تر خروجی ها را ارایه کرد.

معمولا ارایه خروجی در زمانی کوتاه تر باعث جلب اعتماد بیشتر و پشتیبانی موثر مدیران سازمان از پروژه خواهد شد. 

یکی دیگر از فاکتورهای مهم در موفقیت این است که کاربران درهنگام پیاده سازی و اجرای پروژه در جریان و درگیر پروژه باشند. به طور طبیعی، داشتن تیم کاری حرفه ای، مدیر پروژه مجرب و شناخت کسب و کار و موضوع های مرتبط با آن از مهمترین عوامل در کسب موفقیت در پروژه های هوش تجاری است.