的用途是以中立的視角報告取自多個係統的現有數據。商業智能係統可以為維度分析進行一些累積工作，但是設計或配備商業智能係統並非為了創建唯一的真實版本。在取自應用程序孤島的客戶或產品數據中存在的不一致會對數據倉庫中運行的分析可靠性產生消極的影響。
總而言之，企業的商業智能隻會與企業的數據質量水平相當。
數據質量與五種形式的商業智能
商業智能已經發展成為多種形式，旨在滿足企業不斷增長的要求和任務關鍵型活動日益增長的水平。這些形式都有其自己的一套數據質量要求。
記分卡和儀表板
記分卡和儀表板正被廣泛采用，越來越多的用戶利用它們獲取財務，業務和績效監控的鳥瞰圖。通過可視化的圖形、圖標和計量表，這些傳輸機製幫助跟蹤性能指標並向員工通知相關趨勢和可能需要的決策。提供集成視圖所需的數據元素通常跨越多個部門和學科，需要絕對最新才能有效。
數據質量會影響記分卡和儀表板用戶，因此這些用戶必須能夠：
1.使用儀表板中計量表和刻度盤上的完整數據，並迅速采取措施
2.獲取集成視圖並使用標準化數據進行協作
3.利用具有一致數據的正式記分卡方法
4.向下鑽取以查看組或個人級別績效的準確數據
5.找到能夠生成明顯趨勢且重複數據最少的業務流程
6.推導關聯性並通過驗證的數據執行交叉影響分析
企業報告
企業報告為所有級別的個人提供來自企業資源規劃（ERP）、客戶關係管理（CRM）、合作夥伴關係管理（PRM）、發票和帳單係統，以及整個企業內其他源係統的各種運營報告和其他業務報告。這些報告分布廣泛，而薪酬和其他激勵計劃通常與報告的結果有關。
數據質量會影響組織報告，因為組織必須：
1.瀏覽多個報告，將它們顯示到從不同來源聚合數據的多個表單中
2.選擇各種參數並通過標準化數據為用戶定製報告
3.利用各種性能指標的協調數據呈現多個表格和圖表
4.使業務用戶能夠利用高精準數據創建自己的報告，無需IT部門參與
5.通過清洗和匹配的數據減少合規性管理的人工檢查和審計
6.利用完整財務數據直接從商業智能報告開具發票和帳單
OLAP分析
OLAP使用戶能夠即時以交互方式對相關數據子集進行“切片和切塊”。同時，OLAP功能，比如向上鑽取、向下鑽取、或任意挖掘（跨業務維度）、透視、排序、篩選、以及翻閱，可用於提供關於績效的基本詳細信息。最為重要的是它能夠回答存在的任何業務問題。這意味著調查深入到單個或多個數據倉庫中可用的最原子級別的詳細信息。
數據質量會影響OLAP分析，因為用戶和組織需要：
1.通過對目標數據的完全訪問在所有維度中任意鑽取以進行深入調查
2.通過設置好格式的一致數據將OLAP輕鬆應用於任何維度子集
3.利用一致的基本數據對象最大限地減少衝突報告，確保交互性
4.利用多個維度的正確數據執行用戶驅動的適時分析
5.提供更新的同步數據來處理事務級數據分析
高級\/預測分析
高級和預測分析使富有經驗的用戶能夠充分調查和發現特定業務績效背後的詳細信息並使用該信息預測遠期效果。此方法可能涉及高級統計分析和數據挖掘功能。為了推動積極決策和改進對潛在商業威脅的姿態，預測分析可能包括假設測試，客戶流失預測，供應和需求預測，以及客戶評分。預測建模可用於預測各種業務活動及相關效果。
數據質量會影響高級和預測分析，因為用戶會尋求：
1.為可定製報告創建跨越任何數據元素的報告過濾標準
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2.為標準化數據格式搜索模式和預測洞察力以促進積極決策
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報警和知通
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