Inteligensi bisnis
Berikut ini adalah daftar fitur yang diperlukan bagi portal web secara umum dan portal IB secara khusus:Ada sejumlah vendor inteligensi bisnis, terkadang dikategorikan menjadi vendor independen "murni" dan gabungan "megavendor" yang memasuki pasar lewat tren baru akuisisi dalam industri IB.
Beberapa perusahaan yang mengadopsi perangkat lunak IB memutuskan untuk memilih dari penawaran produk yang terpisah (tapi yang terbaik) dibandingkan membeli satu solusi yang terintegrasi secara komprehensif (layanan penuh).
Pertimbangan khusus untuk sistem inteligensi bisnis harus dilakukan pada sektor-sektor tertentu seperti regulasi bank pemerintahan. Informasi yang dikumpulkan oleh institusi bank dan dianalisis dengan perangkat lunak IB harus dilindungi dari grup atau individu tertentu, dan tersedia penuh untuk grup atau individu lainnya. Oleh karena itu solusi IB harus sensitif terhadap kebutuhan tersebut dan cukup fleksibel untuk beradaptasi terhadap regulasi baru dan perubahan terhadap hukum yang ada.
Bisnis menciptakan sejumlah besar informasi berharga dalam bentuk surel, memo, catatan dari pusat panggilan, berita, grup pengguna, percakapan, laporan, halaman situs, presentasi, berkas gambar, berkas video, dan berita dan materi pemasaran. Menurut Merrill Lynch, lebih dari 85% dari informasi bisnis ada dalam bentuk tersebut. Tipe informasi seperti ini disebut data "semi terstruktur" atau "tak terstruktur". Bagaimanapun juga, organisasi sering kali hanya menggunakan dokumen-dokumen itu sekali saja.
Manajemen dari data semi terstruktur dikenal sebagai masalah utama yang tak terpecahkan dalam industri teknologi informasi. Menurut proyeksi dari Gartner (2003), pegawai kantor menghabiskan 30 sampai 40 persen waktunya mencari, menemukan dan menilai data tak terstruktur. IB menggunakan data semi struktur dan tak terstruktur, tetapi yang pertama lebih mudah dicari, dan yang terakhir berisi informasi yang sangat
besar dibutuhkan untuk analisis dan pembuatan keputusan. Karena kesulitan pada pencarian, penemuan dan penilaian yang baik dari data semi terstruktur dan tak terstruktur, organisasi mungkin tidak menggunakan informasi yang luas tersebut, yang bisa mempengaruhi keputusan tertentu, pekerjaan atau proyek. Hal ini akhirnya mengarah pada buruknya informasi pembuatan keputusan.
Oleh karena itu, saat merancang solusi GD/IB, masalah tertentu yang berhubungan dengan data semi terstruktur dan tak terstruktur haruslah ditangani sebagaimana halnya dengan data terstruktur.
Data tak terstruktur dan semi terstruktur memiliki makna yang berbeda bergantung pada konteksnya. Pada konteks sistem database relasional, data tak terstruktur tidak dapat disimpan dalam susunan kolom dan baris yang terprediksi. Salah satu tipe dari data tak terstruktur biasanya disimpan dalam BLOB ("binary large object"), tipe data penampung-semua yang ada di hampir semua sistem manajemen database relasional. Data tak terstruktur juga
bisa mengacu pada pola kolom berulang yang tidak teratur atau acak yang beragam disetiap baris dalam berkas atau dokumen.
Kebanyakan tipe data seperti itu, seperti surel, berkas teks, presentasi, berkas gambar, dan berkas video memenuhi standar yang memberikan kemungkinan adanya metadata. Metadata bisa mengikutkan informasi seperti penulis dan waktu dibuat, dan itu bisa disimpan dalam database relasional. Oleh karena itu, akan lebih akurat berbicara tentang hal ini sebagai dokumen atau data semi-terstruktur, tetapi tampaknya belum ada konsensus tertentu yang telah tercapai.
Data tak terstruktur juga bisa menjadi pengetahuan yang pengguna bisnis miliki tentang tren bisnis di masa depan. Peramalan bisnis secara alami menyesuaikan dengan sistem IB karena pengguna bisnis berpikir tentang bisnis mereka dalam makna keseluruhan. Menangkap pengetahuan bisnis yang mungkin hanya ada dalam pikiran pengguna bisnis menyediakan nilai data paling penting untuk sebuah solusi IB yang komplet.
Ada beberapa tantangan dalam mengembangkan IB dengan data semi-terstruktur. Menurut Inmon dan Nesavich, beberapa diantaranya yaitu:Untuk menangani masalah pencarian dan penilaian dari data, sangat diperlukan untuk mengetahui tentang isinya. Hal ini bisa dilakukan dengan menambahkan konteks lewat penggunaan metadata. Banyak sistem telah menggunakan metadata (misalnya, nama berkas, penulis, ukuran, dll), tetapi yang lebih
berguna tentu metadata tentang apa yang ada dalam isi-misalnya, kesimpulan, topik, orang atau perusahaan yang disebutkan. Dua teknologi dirancang untuk menghasilkan metadata tentang yaitu kategorisasi otomatis dan ekstraksi informasi.
Laporan khusus "Information Management" tahun 2009 memprediksi tren teratas dari IB: "komputasi hijau, jasa jaringan sosial, visualisasi data, IB seluler, analitis prediktif, aplikasi komposit, komputasi awan dan multi-sentuh.". Penelitian yang dilakukan tahun 2014 mengindikasikan bahwa karyawan lebih mungkin memiliki akses ke, dan lebih mungkin lagi terlibat dengan, perangkat IB berbasis-awan daripada perangkat tradisional.
Tren IB lainya termasuk hal-hal berikut:Jalur penelitian yang lain mengikutkan pengkajian gabungan dari IB dan data tak pasti. Dalam konteks ini, data yang digunakan tidak diasumsikan harus tepat, akurat dan komplet. Melainkan, data dianggap tidak pasti dan karenanya ketidakpastian ini disebarkan ke hasil yang dikeluarkan oleh IB.
Menurut kajian dari Aberdeen Group, ada peningkatan ketertarikan dalam IB Software-as-a-Service (SaaS- Perangkat lunak sebagai jasa) selama beberapa tahun terakhir, dengan dua kali lipat organisasi menggunakan pendekatan ini setahun lalu- 15% pada tahun 2009 dibandingkan 7% pada tahun 2008.
Sebuah artikel oleh Chris Kanaracus menunjukan pertumbuhan data yang sama dari firma penelitian IDC, yang memprediksi pasar IB SaaS akan tumbuh 22 persen setiap tahun sampai 2013 berkat meningkatnya kecanggihan produk, anggaran IT yang ketat, dan faktor lainnya.