随着信息化时代的到来，越来越多的企业在广泛使用信息系统的同时积累了大量的业务基础数据。如果能将这些数据收集起来，并进行汇总和有效分析，就能将数据转化为对企业有用的信息，并最终形成知识，为企业的管理和决策提供支持，实现数据的价值。作为解决方案之一的商业智能，能够帮助企业通过数据更好地了解自身过去，现在和将来的情况，改善企业决策过程，为企业降低成本，管控风险，发掘新的业务机会提供帮助。为了应对经济全球化带来的日益严峻的市场环境和日趋激烈的竞争，越来越多的企业在数字化转型的过程中选择了商业智能系统。但是与企业投资商业智能的巨大热情形成强烈反差的是，有将近70％的商业智能项目无法取得预期的回报或只能对组织产生非常有限的价值。这是因为商业智能系统的实施是一个复杂的过程，它涉及例如数据质量，管理流程，领导的支持，员工知识和技能的培训等诸多方面的因素，而不仅仅是一个简单的系统实施。
　　S公司是一家世界500强企业，其采购部门管理的年采购额约为100亿欧元，供应商将近5万家。S公司采购部门一直存在着采购信息系统众多，且无法互联互通，系统陈旧无法满足业务需求等问题。作为全球供应链数字化战略的一部分，S公司采购部门在2015年底决定实施商业智能系统，希望借助商业智能系统的实施，将已有的数据进行互联互通并转化为更有价值的信息，改善采购部门的效率，挖掘更多新的业务机会。
　　S公司采购部门由一支资深业务和技术骨干组成的项目团队带领实施商业智能系统，第一阶段的系统实施涵盖了采购额分析和采购需求预测，对数据质量进行了严格的把关。但是在实施中仍然遇到了由于采购需求预测这个跨部门流程割裂而造成的数据无法满足业务需求;由于部门管理层对于数据共享的担忧而使得系统内用户权限设置不合理进而最终影响了系统的运用以及由于员工数据分析能力和相关技能的缺失使得用户使用范围非常有限的问题。这些看似是系统的问题，实际反应出了部门管理中的问题。在深入了解和分析问题之后，针对问题产生的原因，作者提出了确立统一的采购需求预测流程，构建和完善组织内部对于信息安全的控制体系以及改善员工数据分析相关的知识和技能的相应对策以及具体方法。
　　本文首先对于商业智能系统实施的相关研究和关于采购管理的理论进行梳理。其次，通过对S公司采购部门项目实施及相关人员进行采访和调研，概括了商业智能项目实施的背景和现状。然后阐述了实施中的问题并分析了造成这些问题的原因。最后根据原因为解决问题提出了相应的方案。
　　目前国内大多数关于商业智能的研究主要集中在商业智能系统在企业的设计和技术实现，而对于技术实现后的推广实施比较少涉及。本文的研究成果首先可以为S公司采购部门商业智能系统下一个阶段的实施提供参考，达到及早预防问题，更好地应对可能出现的问题的目的。数字化项目的实施，其背后映射出来的很多问题也是企业管理的问题而非单纯技术问题。希望作者的这篇文章也能够为想要或者正在实施商业智能系统的人提供参考和解决问题的思路。