Gregg Hansen认为在传统商业智能和高级预测分析之间存在一个可望而不可及的“中间地带”。

　　Hansen是AMD公司的应用程序副总管。他认为AMD公司在与英特尔的竞争中，总是寻找各种方法获得竞争优势。

　　为此，AMD已对传统的BI工具进行了投资，包括报表、SAP Business Objects和Microsoft的可视化软件以及一些预测分析工具。该公司的管理人员和工程师都在使用这些工具发掘相关的数据。

　　但是，这些程序和工具仅限于对数据库和电子表格中结构化数据的发掘。Hansen说，AMD在维基、产品规格和电子邮件上有大量非结构化数据。如果公司能够找到一种方法将非结构化数据集成到它的结构化数据中用于ad hoc查询，AMD的高管和工程师将获得新的视角来帮助他们与Intel竞争。

　　Hansen说：“合并结构化和非结构化数据到单一查询界面是非常困难的。”

　　传统的BI工具不适合非结构化数据

　　AMD的情况不是孤立的。Forrester的分析师Boris Evelson说这种情况在销售部门或维护一系列与文本文件和其他非结构化数据相关产品的公司是相当普遍的。

　　如在消费产品公司，产品多种多样且各有独特的维度(大小，颜色，材料等)，用处理规范化、结构化数据的工具来比较、分析产品将是非常困难的。

　　Evelson表示，显而易见的改进是以可定制的传统BI和搜索工具对不同数据进行分析。这样就占用了宝贵的时间和人力， “建模是一大难关。”

　　当然，工作人员也可以手工甚至是逐字逐句的将公司文件和电子邮件中大量的非结构化筛选、转换为他们想要的数据。显然，这种劳动密集型的方法在大多数组织中根本站不住脚。

　　另外还有一种Hansen主张的方法。即企业搜索技术，对结构化和非结构化数据的查询进行优化，以表格，图表和其他BI接口的形式返回搜索结果以帮助工作人员回答具体的、有针对性的业务问题。

　　我们的目标是“交付一个统一的信息视图来整合BI结构化数据和其他半结构化数据”，Gartner分析师James Richardson在2009年的报告中如此写到。

　　马萨诸塞州Newton的Attivio提供了这样的一款产品：Active Intelligence Engine(AIE)。当在AIE的用户进行搜索时，不同于传统的BI工具和搜索引擎，此平台可以对一个组织的结构化和非结构化数据源进行查询以找到最相关的数据。

　　Attivio的CTO Sid Probstein表示，根据数据之间的关系将数据集成到一个统一的倒排索引，然后向用户可视化地呈现结果。

　　比如，搜索一款微处理器将会返回与特定芯片最相关的一系列文件清单，线性图描绘随时间变化的销售数量，饼状图则展示了每种芯片在总收入中所占的百分比。

　　正如Gartner的Richardson所解释的：“用户受益于ad hoc方法的灵活性，将任何数据表和文件集合连接起来动态地生成查询，以用于他们的分析。”

　　在统一的信息访问方面，分析市场上与Attivio竞争的其他供应商包括Endeca和Exaled以及最近由Dassault Systèmes收购的一家巴黎供应商。