大多数人的观点可能都是：做BI，一定要先有数据来源/业务系统，而且是高质量的数据源，否则BI做出的分析没有价值。以前我也是这样建议企业的：如果不是为了面子工程强上BI，那BI一定不是任何时候都适合上的，最早也要在相应数据的来源系统建设的差不多了、且数据质量相对来说还可以。
1、企业等不到大部分系统都上了、再做BI，需要针对已有数据做及时分析，哪怕这些数据是线下的或者非结构化的；
2、都知道数据标准化做好了之后、再做BI，可是咋立项啊？单独做数据项目的立项、没有直接说服力，捆绑立项又投入高；3、等到所有数据都治理完毕了再上BI，黄花菜都凉了；
4、我们知道没做数据标准化就上BI的后果，其实这个后果就是信息部要的后果，即：用结果倒逼数据……
好像是对的。理论在经营实践面前，确实很多时候是无奈的，哪怕我们都知道这个理论是“正确的废话”。
1、数据质量和准确性：数据标准化工作，首先确保数据的质量、一致性、安全性和合规性。在良好的数据质量基础上构建BI系统，可以确保报告和分析的准确性，提高决策质量。2、系统稳定性和扩展性：在数据标准化的基础上，BI系统会更加稳定和可靠，因为数据治理提供了明确的数据结构和流程。此外，良好的数据体系有助于系统的扩展和升级。3、成本和资源：虽然数据标准化工作可能需要一定的初始投资和时间，但它有助于减少长期的数据管理和维护成本。通过确保数据的质量和一致性，可以避免因数据问题而产生的额外成本。4、用户体验和信任度：在数据治理的基础上构建BI系统，可以提供更好的用户体验，因为用户可以信任数据的准确性和一致性。这有助于提高用户对BI系统的接受度和信任度。1、数据质量和准确性：如果直接开始BI而不先进行数据标准化相关工作，可能会遇到数据不一致、不准确的问题，导致报告和分析结果不可靠，从而倒推主数据的各类梳理质量。2、系统稳定性和扩展性：直接实施BI可能会导致系统不稳定，因为缺乏对数据的有效管理。随着业务的发展，系统的扩展和维护可能会变得复杂和困难。这样可以加强对数据源系统的数据问题挖掘，直击问题数据的管理。3、成本和资源：如果先实施BI，可能会因为数据问题而需要额外的资源来进行数据清洗和修正，这可能会导致更高的成本。4、用户体验和信任度：如果BI系统中的数据不准确或不一致，可能会降低用户对系统的信任度，从而影响系统的使用和采纳。
最后，还是那句话，不同管理特点与管理阶段的企业，以及不同管理认知与业务团队的博弈，导致了每家企业不能一概而论一定先上什么后上什么。理论上都是先有爱情再结婚，但是父母年代甚至更早以前的先结婚后恋爱，过的不是也很幸福么。
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