税收是国家财政收入的主要来源，也是国家实行宏观调控的一个重要经济杠杆。随着电子政务系统的发展以及税务信息化程度的不断提高，在税务决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高行政办公效率、促进经济发展的关键所在。税收信息化在这几年取得了长足发展，成绩卓著，很多省市都上了税收征管应用系统。但仍然存在很多问题。
问题及解决方案
1、整合信息孤岛，发挥数据的最大价值
国税局在平时日常工作中，需要用到的系统有几十个。每当要查一些数据，需要先进入一个页面，列出了到那几十多个系统的链接，再从链接到相应的系统去查询数据。
因为这几十个系统是随着历史的发展一点一滴做起来的，由于系统都是外包给不同的开发商做的，所以每个系统，在操作方式以及风格上完全不统一。
虽然每个系统都只是针对某一块业务，但是业务与业务之间又存在着关系，经常会需要查一些来自多个系统中数据，那么就需要从多个业务系统中拿数据，于是，不得不打开一个系统，查到一部分数据，拷贝在Excel里面，再打开另外一个系统，继续这么做，都拷贝至Excel里面，才能把数据放在一起，但涉及业务再多一些，或者业务所在系统不支持某种查询方式，这种方式就根本拿不到数据了，于是，必须申请向上级机关帮忙查询数据。
商业智能系统可以连接各种数据源，将各种数据通过ETL和数据清洗后放入数据仓库，给分析者和决策者一个关于企业业务的全面的视图，分析者和决策者可以基于此很轻松地进行即时商业智能分析，彻底摆脱数据孤岛的烦恼。
2、业务人员做分析，需求快速响应
对于业务人员来说，每天要分析什么样的数据，要做成什么样的表样，他们自己是一清二楚，但是业务人员不懂系统，更加不懂系统数据库中存放的数据是什么，以及怎么组合成他们所要的基础数据。由于技术限制，所有的要进行分析的数据都必须要技术人员取出来，一个一个发放下去。这样所有的工作进度都堵在技术人员取数据这个环节，对工作效率影响很大。
BI商业智能解决方案的数据分析模块中不再具有任何数据源或数据模型的相关概念，取而代之的是一个个被管理员封装、发布的BI分析主题。每个分析主题下涵盖了该主题可能会用到的所有数据。这些数据都是业务化了的，它们的名称都被转义成业务名，它们的代码表都已经被绑定在了一起，有的甚至和业务人员熟悉的Excel表样绑定起来。
在BI商业智能分析模块进行数据分析时，需要的操作仅是点击与拖拽。所有这些操作的标准就是所见即所得和业务人员容易操作。无论是基本的找数据、设计表样；进阶的过滤、排序、钻取；还是高级的维度与指标自由切换、组件联动分析、管理驾驶舱，一切只与业务有关、与分析有关，而与数据库的知识或技术无关。信息部门从传统BI工具无尽的需求沟通中解放了出来，而业务人员做分析从此不再求人。
3、自定义分析，事先事前预警
征管数据的预警受限于上级系统已经设定好的预警指标和时间，各个部门的业务人员无法根据自己的管业特点来处理数据，难以做到早发现早处置。比如发票验旧预警，对于普票和专票的预警时间是不相同的，系统中没有办法自定义预警时间，对于增票，预警时间统一都是90天，对于哪些纳税人的验旧时间在预警等级最高的61-90天，这是没办法区分的，那么对于去发现存在的问题就比较困难。
传统的做法是技术人员定期将数据放到Excel中，再发给业务人员自己进行处理，那么对于数据的及时性以及准确性就大大降低了。
BI商业智能系统支持自定义数据预警功能，对于在某个数据区间的数据可以进行红绿灯预警或者数据前景预警；更可以使用计算指标添加平均线的功能动态的反应数据的整体水平，实现个体数据与数据总体水平的直观对比。
4、及时响应新的业务需求，缩短项目周期
2011年，经国务院批准，财政部、国家税务总局联合下发营业税改征增值税试点方案。从2012年1月1日起，截止2013年8月1日，“营改增”范围已推广到全国试行。XX市国税局从2013年8月1日起，属于营改增的企业纳税人信息已经完全从地税局转移到国税局。这就带来了新的统计需求。
业务人员拿到了要统计的表样，但是没有数据。技术人员只得先理解业务，然后根据业务人员的需求，编写sql语句。这样一来二去，又花费了不少时间和人力成本。
BI商业智能系统的多维数据库采用完全自主研发的自动建模技术，BI工具的数据管理员只要设置数据表之间的关联关系，所有模型便可一键自动建立。大大减少了BI项目实施中需求沟通的时间，也使得BI系统的维护变得更加轻松容易。
5、大数据量及时响应，展示更丰富
由于国税局的数据量动辄千万上亿，传统的分析工具很容易就卡死或是内存溢出，系统无法响应。
商业智能系统的多维数据库采用预处理以及并行计算的先进数据处理模式，使用NIO内存映射文件存储模式，同时采用高效的智能位图索引，以及智能避免重复计算的缓存机制，使得在前端页面展示数据时，运行速度高效快速。
6、重大指标精确监控，科学预测
商业智能系统可以通过对经济和税收综合数据进行科学分析（税收宏观分析、税收收入分析、税收征管分析、出口退税分析、专用发票分析、纳税人分析、纳税人审计分析），研究经济与税收增长的弹性、发展的均衡性等数量关系，揭示税收收入和税收负担等重大指标的长期增长趋势、波动规律、发展速度、地区分布、行业分布、所有制分布和月度时序特征；运用对比分析方法揭示事物之间的关系、强度及均衡性；对税收收入、出口及出口退税等重大税收指标进行精确监控和科学预测；根据纳税人的生产经营情况和纳税情况对其申报的真实性进行量化评测和科学分类。