跨国企业，特别是以消费者为目标客户的大企业都拥有海量的数据，这些数据有些来自于销售终端，有些来自于渠道供应商。分散、凌乱是这些数据较为显著的特征。然而这些数据涵盖了关键的信息因素，例如：品类铺市率，再者就是货架占有率、价格或是货物在渠道中的周转周期，库存数量等等。数据和事实是决策的依据。但是，如何利用这海量的数据挖掘出对企业有用的信息，往往成为企业困惑的难题。因为分析挖掘数据都需要时间成本，关键在于：能否在短时间内快速而准确地收集有用数据，分析出对企业有用的信息，特别是商品流转快速的FMCG以及制药行业企业非常具有参考价值。
分析型思考”而不是“观察型思考”
财富500强企业的传统做法往往是，零售终端或分销商通过EMAIL或传真方式提交至公司总部，由公司商业销售部的分析团队进行校对、整理，再从公司的ERP系统中取得各经销商的销售指标等数据进行整合，最后使用Excel进行手工汇总、分析，制作报表，发送至销售管理者。
有些企业往往采取EXCEL或其他的收集工具，但信息收集点如果比较分散，增加了传输的时间成本和信息的准确率。往往采用的方式是在原有系统建立在Excel基础上，数据量有限，对于历史数据的保存及分析都无法达到要求，在与数据代理公司的数据交换和纠错，对用户报表的查看和权限控制， 报表数据的查询速度，多维分析能力和分析深度的限制等方面也不尽人意。
分析分散而零星的数据
随着业务的不断扩展，企业需要与数量不断增加地供应商打交道，需要快速准确的收集分销商的销售、库存数据。依据现有的管理流程，企业的销售管理者往往会要求分销商定时将产品的销售、库存信息录入，通过EMAIL或传真方式提交至公司总部，由商业销售部的分析团队进行校对、整理，再从公司的ERP系统中取得各经销商的销售指标等数据进行整合，最后使用Excel进行手工汇总、分析，制作报表，发送至销售管理者，同时人工进行权限控制，保证销售人员只能浏览自己所负责区域内的数据。整个流程花去了大量人力和时间，始终需要人力参与，分析团队终日忙于数据的校验、整理和维护，几乎没有充分的时间与精力进行商业分析。