2004年3月，3个赌徒在伦敦里兹俱乐部的轮盘赌中赢得了130万英镑。许多人认为是偶然，然而事实是这3个人利用手机拍下了轮盘转动时刻的图像，接着把信息输入计算机计算出球运行的轨迹，预测球停止的位置，从而把每一转的获胜几率由37：1提高至6：1。通过给所有6个可能的数据下注，他们赢了一次又一次。

在《商务智能》一书作者赵卫东博士看来，这个故事展示了预测的力量。实际上，在商业运作中，这种预测能力也具有重要的作用。

作为复旦大学副教授的赵卫东，从1998年就开始从事决策支持理论及其在商业智能中的应用研究，是国内最早一批研究商业智能应用的学者之一。“在快鱼吃慢鱼的商业环境中，企业为了生存，就必须迅速反应，甚至具备预测能力，但这一切的前提就是要实施管理信息化和决策智能化。”赵卫东说。

在很多企业，经过多年的持续投入和建设，管理信息化已经基本实现。各种管理应用系统正在支撑着企业运营的各个环节。在经历了信息化建设初期的变革、梳理、规范、稳定后，信息化为企业带来的效益初步显现。

这些管理应用系统在提高生产效率、有效降低生产成本的同时，也积累的大量的数据。高层管理人员在审视企业内部数据时，希望最先了解企业的运营是否在合理的标准下正常运行，如果存在异常，就可以迅速得到出现异常的信息，并能够通过层层下钻，找到问题的根源，从而制定相关的对策解决问题。

如何从这些数据中充分挖掘有价值的信息和知识，真正的为企业决策层提供决策支持，成为越来越多的企业追求的新目标。

美国德克萨斯大学McCombs商学院对150家位列财富1000强的企业调查后发现，每年将共享数据的易管理程度提升10%，就会使人均销售量提高55900美元，实现销售量整体增长。与最终获得的巨大收益相比，增加数据智能性所需的成本显得微乎其微。

许多希望在技术商业时代基业长青的企业，在管理信息化实现之后，已经开始了决策智能化的探索，这为商业智能的应用提供了广阔的发展空间。通过商业智能系统的实施，把来自信息化建设成果中的各个应用系统的数据进行清理，合并到一个企业级的数据仓库里，形成企业数据的一个全局视图，在此基础上进行分析和处理，最后呈现给中高层管理者，为管理者的决策过程提供支持。使企业决策层能够结合企业生产经营实际，把握市场动态，提高决策水平，提升企业竞争能力。

与此同时，也让智能企业逐渐从蓝图变成了现实。