随着个性化服务内容的不断增加，以数据仓库为基础的商业智能已经成为银行业未来竞争的重要工具，而目前银行业在商品智能的实现上还存在许多困难。
问题一：项目管理
目前大多商业智能的描述更多的是一种工程学上的理论，注重于企业信息管理项目实施的原则，而对具体的实施方法并无过多的论述。在山东建行商业智能项目开发过程中遇到的第一个问题是项目的组织管理问题。
商业智能系统以中央数据仓库为核心，可以分为两大部分：以进行中央数据仓库规划及数据获取为目标的后台数据仓库建构，以业务功能规划及信息展现为目标的前端商业智能应用。基于这种思路，山东建行初步规划了管理信息平台的体系架构
按照上面的系统架构，将项目组技术人员分成了三个大组：数据仓库ETL组、应用组和系统架构组。这种划分首先是依据商业智能技术架构的要求，同时也考虑到系统的技术因素。系统架构组负责管理信息平台的技术体系规划，由于数据仓库系统的海量数据以及长批量数据处理特点，基础硬件选型、存储规划、数据库性能优化、应用服务器配置等实际上已经成为了系统能否运行的决定性因素。
数据仓库ETL组负责数据仓库的数据组织和数据获取，应用组负责业务需求的分析和应用平台的搭建。两者各司其职，以中央数据仓库为纽带，应用组只关注业务需求分析，然后从中央数据仓库中找出数据，加工处理成业务要求的数据，ETL组则只关注源数据分析，将管理信息平台所涉及的源系统数据通过ETL过程加载到中央数据仓库。事实证明这样的组织划分最为合理，项目组成员的工作与商业智能体系架构对应起来，分工明确，减少了相互扯皮现象。
问题二：技术工具
IBM、Oracle、SAS、NCR、BO、Brio等众多技术厂商都提供了各自的独家方案和产品，但现实问题是如何利用这些工具进行管理信息平台的架构设计，如何进行系统软件的规划。在商业智能的理想方案中，管理信息平台可以全部由工具搭建生成而不用手工编程，技术人员所做的只是写一个脚本建数据仓库，写几个SQL语句用于数据处理，然后按图索骥画无数张展现图表。但现实远远不会如此简单，由于工具软件的功能所限，很多地方如果采用工具只能是削足适履，最终无法满足系统功能要求。
企业集成所涉及的软件可以划分出下面的层次: 系统层、数据库层、功能层、应用层。系统层与数据库层的软件必须是现有的软件产品，山东建行管理信息平台采用了IBM的RS/6000及AIX操作系统，关系型数据库选用IBM DB2，多维分析数据库选择IBM OLAP Server（ESSBase）。
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