۱. منبع اطلاعات: یکی از عناصر مورد نیاز برای پیاده سازی هوش تجاری اطلاعات است. اطلاعات در قالب سیستمهای نرم افزاری مانند نرم افزارهای مدیریت پروژه، مدیریت مالی، اتوماسیون و غیره از سطح اپراتوری و کارشناسی جمع آوری میشود. حتی بخشی از این اطلاعات میتواند از منابع خارج از سازمان تامین شوند مانند اطلاعات نرخ ارز، وضعیت آب و هوا، اخبار و شبکه های اجتماعی. اینکه این نرم افزارها جزیره ای باشند یا یکپارچه، اهمیت چندانی ندارد، بلکه مهم صحت اطلاعات است.

۲. استخراج، تبدیل، بارگذاری: پس از اینکه منابع اطلاعات مشخص شد، وقت آن است که آنها را به اطلاعات خلاصه و قابل فهم تبدیل کنیم. این فرایند در سه گام انجام میگیرد: اول، استخراج اطلاعات مورد نیاز از منابع اطلاعاتی. دوم، تبدیل اطلاعات استخراج شده به یک فرمت واحد. سوم، بارگذاری اطلاعات تبدیل شده در یک بانک اطلاعاتی. این فرایند به ما این امکان را میدهد که اطلاعات خام را بصورت متمرکر در یک نقطه داشته باشیم. به این ترتیب، مرور و تحلیل اطلاعات ساده تر میشود.

۳. مدل اطلاعات: مدل اطلاعات یک دیاگرام یا فلوچارت است که ارتباط داده ها با یکدیگر را مشخص میکند. برای اینکه بتوانیم اطلاعات را به راحتی تحلیل کنیم بایستی ارتباط میان اجزای داده را مشخص کنیم. یه مدل اطلاعات خوب، به مدیر امکان میدهد که حالتهای مختلف ارتباط داده ها با یکدیگر را در اختیار داشته باشد و تاثیر متغیرهای کلان سازمان (مانند مالی، انسانی، پیشرفت پروژه ها، رکود و ...) را روی یکدیگر ببیند و نقاط ضعف و راهکارهای بهبود را شناسایی کند.

۴. مصور سازی: بعد از اینکه ارتباط داده ها مشخص شد، وقت آن است که اطلاعات را از حالت جدولی به حالت نموداری در بیاوریم. لازم به توجه است که انتخاب نوع نمودار (دایره ای یا پای چارت، ستونی، نقطه ای و ...)، پلتفرم نمایش اطلاعات (موبایل، تبلت، کامپیوتر، تلویزیون، کیوسک و ...) و سادگی استفاده از نرم افزار مربوطه بسیار مهم است.

هوش تجاری، مجموعه ای از نظریات، روشها، فرایندها، معماریها و فناوریهایی است که برای تبدیل داده خام به اطلاعات مفید و معنادار استفاده می شود. هوش تجاری حجم عظیمی از اطلاعات را برای شناسایی و توسعه فرصت های جدید بکار می گیرد. بهره بردن از فرصت های جدید و اعمال یک استراتژی اثربخش می تواند مزایای رقابتی ارزشمندی برای سازمان به ارمغان بیاورد.

۱. مدیریت تجارت: هوش تجاری سلسله مراتبی از شاخص های عملکرد در اختیار مدیران قرار می دهد که بوسیله آن می توانند میزان انحراف سازمان از اهداف کلان را ارزیابی کنند.

۲. اعداد و ارقام: یکی از ماموریتهای هوش تجاری این است که داده ها را بصورت خلاصه و کمی در اختیار مدیران قرار دهد. به این ترتیب مدیران میتواند تصمیمات محکم تر و مستند تر بگیرند. مباحثی که در فرایندهای کمی سازی اطلاعات مطرح میشوند عبارتند از: داده کاوی، فرایندکاوی، تحلیل آماری، تحلیل پیشنگرانه، مدل سازی پیشنگرانه، مدل سازی تجاری، پردازش وقایع پیچیده تعاملی و تحلیل تجویزی

۳. گزارش سازی و گزارش دهی: هوش تجاری اطلاعات را بصورت خلاصه و مفید در اختیار مدیران قرار میدهد. مدیران فرصت کافی برای تحلیل و تدقیق در اطلاعات ندارند. بنابراین داشتن ابزاری که اطلاعات را در کمترین زمان و با بیشترین سهولت (موبایل، تبلت و غیره) در اختیار آنها قرار دهد بسیار ارزشمند خواهد بود. مباحثی که در فرایند گزارش سازی و گزارش دهی مورد استفاده قرار میگیرند عبارتند از: مصور سازی داده ها، سامانه اطلاعات مدیریتی و پردازش تحلیلی برخط.

۴. تبادل و تعامل اطلاعات: هوش تجاری به منابع اطلاعاتی سازمان اعم از داخلی و خارجی متصل شده و اطلاعات را از آنها استخراج میکند. بر خلاف تصور عموم، برای پیاده سازی هوش تجاری نیازی به داشتن یک نرم افزار یکپارچه نیست. بلکه اطلاعات میتواند بصورت جزیره ای توسط اپراتورها و کارشناسان ثبت شده و توسط هوش تجاری به هم مرتبط شوند. 

۵. مدیریت دانش: منظور از دانش، دانش آکادمیک نیست. بلکه دانشی است که طی سالها در جریان واقعی کسب و کار در سازمان ایجاد میشود. این دانش بسیار مهم است. در واقع میتواند گفت تفاوت یک سازمان موفق و ناموفق در تلاش آن برای نگهداری و استفاده از این دانش است. برای مدیریت دانش، ابزار لازم است. هوش تجاری بستری را فراهم میکند که دانش سازمان مورد تحلیل قرار گرفته و برای تصمیم گیریها از آن استفاده شود.

هوش تجاری از منابع اطلاعاتی سازمان برای تصمیم سازی استفاده میکند. در هر سازمان عموما حجم عظیمی از اطلاعات وجود دارد که دانش یک سازمان را تشکیل میدهد. دسترسی به این اطلاعات در زمان و مکان مناسب میتواند برای مدیر حیاتی باشد.

یک سازمان میتواند اهداف مختلفی از پیاده سازی هوش تجاری داشته باشد. ولی مهم ترین هدف و به عبارتی هدف نهایی این است که مدیران ارشد بتوانند تصمیمات محکم تر و مستند تر بگیرند. هرچه درک مدیر از داده ها بهتر، سریعتر و عمیق تر باشد، کسب و کار بهتری برای سازمان خود رقم میزند. این تصمیمات انعکاس خود را در رضایت کارفرما/مشتری نشان میدهد. و رضایت مشتری یعنی بازار بیشتر. 

یک سامانه هوش تجاری باید بستری را فراهم آورد که فهم داده ها و دسترسی به آنها ساده تر شود. حجم عظیم داده ها و سرعت سرسام آور تولید آنها در سازمان نباید باعث سردرگمی مدیر شود. بلکه با یک برنامه منسجم و تحلیل عمیق، رشته های مهم اطلاعات شناسایی شده و به هم مرتبط میشوند.