به طور کلی، موارد استفاده از هوش تجاری عبارتند از:

• نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیارها؛
• حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک؛
• ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری؛
• دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری؛ و
• تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها.

موارد استفاده از هوش تجاری:موارد استفاده خاص و کاربردهای BI از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس پرتفوی فعلی خود استفاده می کنند. BI به خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق، تنظیم و تنظیم قیمت‌ها و زمان‌بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدرسه روی BI ضربه می‌زنند تا معیارهای عملکرد کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر شناسایی کنند.

هوش تجاری برای داده های بزرگ

پلتفرم‌های BI به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان رابط‌های جلویی برای سیستم‌های کلان داده که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار هستند، استفاده می‌شوند. نرم افزار مدرن BI به طور معمول گزینه های اتصال انعطاف پذیری را ارائه می دهد و آن را قادر می سازد به طیف وسیعی از منابع داده متصل شود. این، همراه با رابط کاربری نسبتا ساده ( UI ) در اکثر ابزارهای BI، آن را برای معماری‌های کلان داده مناسب می‌سازد.

کاربران ابزارهای BI می‌توانند به سیستم‌های Hadoop و Spark،  پایگاه‌های داده NoSQL و دیگر پلت‌فرم‌های کلان داده، علاوه بر انبارهای داده‌های معمولی دسترسی داشته باشند و دیدی یکپارچه از داده‌های متنوع ذخیره شده در آنها داشته باشند. این تعداد زیادی از کاربران بالقوه را قادر می‌سازد تا در تجزیه و تحلیل مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ شرکت کنند، به جای اینکه دانشمندان داده بسیار ماهر تنها کسانی باشند که داده‌ها را مشاهده می‌کنند.

روش دیگر، سیستم‌های کلان داده به‌عنوان مناطق مرحله‌ای برای داده‌های خام عمل می‌کنند که بعداً فیلتر و پالایش می‌شوند و سپس برای تجزیه و تحلیل توسط کاربران BI در انبار داده بارگذاری می‌شوند.