爱华网随着信息技术在各类组织中应用范围的日益广泛，组织内信息资源也日渐增加，如何有效地利用上述信息资源，实现“信息系统应用的深化”，是许多有一定信息技术基础的组织所面临的挑战之一，而咨询业将在这一过程中发挥重要作用。
“信息系统应用的深化”是相对于信息系统应用范围的广泛程度而言的，随着一个组织的信息系统建设的逐步完整，该组织的信息系统中逐步积累了大量的基础数据，对这些基础数据的有效利用是进一步发挥信息系统功效，从而为组织的业务目标的实现提供帮助的重要手段。正是基于上述考虑，目前“数据挖掘”和“数据仓库”等被业界追捧。但实际上，对于许多组织而言，其建成的所谓的“数据仓库”并未起到预想的效果。究其原因，有几个方面：
1、从需求方面而言，“数据仓库”与事务处理型或信息查询型的信息系统（以下简称“基础型信息系统”）有着本质的区别。基础型信息系统的需求相对而言是比较确定的，即存在某个业务流程和相应的数据集，因此信息系统的功能就是“按照既定的业务流程对指定的数据集进行操作”。而对于“数据仓库”而言，其最主要的目标是“支持根据某个模型进行相关数据的综合分析”，在这里，“模型”和“相关数据”均是因操作时不同的业务要求而定的，无法在事前确定。由于许多组织在进行数据仓库建设时不恰当地采用了基础型信息系统的需求分析方式，从而使数据仓库最终变成了“报表生成系统”。
2、从建设过程的参与者方面而言，许多用户直接邀请IT系统集成商或数据仓库管理系统的供应商甚至是软件开发商进行项目建设，上述这些机构的共同特点是：
（1）对IT技术相对熟悉，对用户的业务细节尤其是业务发展方向相对陌生；
（2）由于其自身所在的行业限制，比较强调系统技术上的先进性，而容易忽视系统与用户业务之间的联系；
（3）信息系统“建设能力”较强，“使用能力”较弱（我们可以在IT企业中统计一下有多少从业人员能熟练地使用Excel中的统计分析、规划等功能进行业务模型构造），而数据仓库中的一项关键工作是模型的建立和分析。
上述特点在基础型信息系统的建设过程中尽管可能也会造成一些困难，但由于基础型信息系统的需求相对确定性，其问题可能会得到或多或少的掩盖。而对于数据仓库系统，由于其核心在于建模和相关数据的采集分析，而这两方面工作既依赖于对特定行业的业务理解，又依赖于一些专门化的技能。系统建设的参与者缺乏上述能力是难以有效地完成项目的。
3、从系统使用方面而言，数据仓库与基础型信息系统在日常应用过程中对使用者的要求是不同的。基础型信息系统处理的是组织内部的规范化的工作，其使用者只要经过一段时间的培训，熟悉了系统的使用方法和注意事项，就能应付日常的操作。而对于数据仓库，其模型的建立和数据的筛选分析是一个随着业务发展不断变化的过程，系统使用培训只能使操作者了解如何使用系统所提供的一些工具，而对于如何根据实际问题建立模型、如何根据模型的要求设定数据采集的标准以及对分析结论如何进行解释等都需要对业务过程的深刻理解以及对一些特定技能的掌握。一般而言，用户组织内部是缺乏这一类人才的，即使通过招聘形式进行补充，其成本也是较高的，而上述IT机构（除了一些大型机构外）也很难为用户提供这些服务。
而咨询机构在这方面却有着一定的优势：
1、业务特点方面的优势：咨询机构在业务开展过程中本身就需要对客户的有关信息进行分析、整理和综合，在为客户的数据仓库项目建设提供咨询过程中结合上述业务咨询，从一开始就可以为客户建立一些基础性的分析模型，并提供数据筛选标准方面的建议。
2、人力资源方面的优势：相对于IT机构而言，咨询机构的人力资源更侧重于业务分析，在业务模型建立和数据分析方面的人才也比较充足，能够为客户提供更专业的服务。
3、知识管理方面的优势：在数据仓库的日常运行过程中，有相当一部分的业务模型是有一定的行业共性和区域共性的，对于客户而言由于其信息的缺乏，从头开始建模成本较大，而咨询公司可以利用自身在这方面的知识积累，将自身知识库中的一些工具以有偿形式提供给客户，当建模成本相对较高时，购买这些现成的模型对客户而言也是有利的。
当然，咨询机构也有其自身的劣势，如技术方面的劣势等，但只要在项目建设过程中在客户、咨询公司、IT供应商三者之间合理地平衡职责并有效地进行沟通和协调，各自发挥自身的特长，是能够在很大程度上提高数据仓库项目建设的成功机会并更好地发挥数据仓库在用户未来业务发展中的作用的。
