Эффективность использования корпоративных данных напрямую зависит от структуры хранилища данных.
В телекоммуникационной отрасли наибольшим спросом, как правило, пользуется информация, накапливаемая биллинговыми системами, однако часто при построении хранилища данных в него также поступают сведения из других, в первую очередь финансовых, систем.
Существующий способ хранения и представления данных не позволяет аналитикам воспользоваться накопленной информацией и требует преобразования данных и перенесения их в отдельное "вместилище". 

Введение
       Во все времена проблема использования большого объема накопленных данных являлась ключевой во многих организациях. В настоящее время особенно много усилий и средств прилагается для регистрации различных видов деятельности организации и хранения этой информации. При этом большая часть этой информации не может быть использована теми, кому она более всего нужна - аналитиками и руководителями. Чаще всего эта информация доступна лишь тем подразделениям, в которых она собирается.
       Проблемы автоматизации предприятий часто обсуждаются в прессе, однако необходимость публикаций на эту тему не теряет актуальности. Это определяется в первую очередь тенденциями развития и нуждами мирового отечественного бизнеса, которые подгоняют друг друга в бешеной гонке.
       Необходимо разобраться во множестве терминов и технических направлений, связанных с хранилищами данных и программных продуктов, которые их поддерживают. Уже много лет говорится о комплексной автоматизации предприятий, что подразумевает перевод на информационные технологии практически всех направлений деятельности в бизнесе, госструктурах, образовании, систему обслуживания и т.д.
       В задачу автоматизации входят проблемы, начиная от хранения документов и заканчивая оперативным обслуживанием клиентов. При этом, почти все производители программного обеспечения стремятся ввести свою терминологию и по-своему расставить приоритеты в общей структуре информационного комплекса. Однако, заказчик, ориентируясь на особенности своей организации должен также иметь существенное влияние на принципы построения информационного комплекса для своей организации и сам выбирать необходимые программные продукты. Для этого заказчик должен быть квалифицированным.

Полноценно перевести словосочетание Business Intelligence (BI) невозможно. Со словом business и без того в русском языке есть очевидные сложности; не меньшие проблемы возникают при попытке подобрать соответствие слову intelligence в данном контексте.

В период кризиса, охватившего практически все компьютерные технологии, область BI оказалась одним из немногих островов процветания в нынешнем далеком от благополучия мире. Более того, аналитики Gartner Group считают, что в области BI предстоят настоящие прорывы. Серьезные перспективы они связывают с новым направлением — New Business Intelligence (NBI).

Некоторые крупные организации стремятся к созданию эффективной общей базы данных, но спроектировать и реализовать единое хранилище, отвечающее всем потребностям, они не в состоянии. Такая база требует большой мощности и обходится очень дорого. Число пользователей в системе увеличивается, и борьба за информацию ограничивает доступ и создает задержки.
Одно из решений - создать витрины данных (Data Marts), которые обслуживают потребности конкретных отделов компании и в будущем могут быть интегрированы в единое хранилище.

Термин «business intelligence» существует сравнительно давно, хотя у нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада. Попытаемся разобраться в его сути.
В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в [1] «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли «неинтеллектуальный анализ данных».

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence»:

 - способность узнавать и понимать; готовность к пониманию; 
 - знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта; 
 - действие или состояние в процессе познания; 
 - разведка, разведывательные данные.
В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в [1] «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли «неинтеллектуальный анализ данных». Пути языка неисповедимы, поэтому будем использовать и оригинал на английском и кальку «бизнес-интеллект».

Наша электронная библиотека строительной документации, а также аналогичные библиотеки по торговым знакам и патентам могут служить неплохими примерами управления знаниями в корпорации. Как универсальная концепция, включающая сбор и организацию информации, а также её распространение среди заинтересованных лиц, постоянное совершенствование с помощью анализа и совместной обработки - управление знаниями может быть очень полезно. Однако, как и более ранняя концепция реинжиниринга, она сильно страдает от того, что каждый волен придавать термину, используемому для её обозначения, любой смысл, какой только пожелает. Во всех средствах массовой информации регулярно появляются новостные, аналитические и даже обзорные статьи на эту тему. На управлении знаниями специализируются ряд консалтинговых компаний и веб-сайтов, а в середине 1998 года даже начал издаваться журнал, посвященный этому вопросу. Повествуя о производстве СУБД, журналист непременно отметит введение в его продукт этой новинки. А говоря о производстве ПО поддержки коллективной работы - отметит, что управление знаниями станет боевым знаменем следующего поколения его продуктов.

Рост класса автоматизированных систем принятия решений приведет к значительному сокращению объема работ начального уровня, требующих оценок и расчетов, и это в свою очередь приведет к тому, что специалисты в области анализа и обработки информации станут ненужными