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分析的数据来源不合要求。商业与竞争分析中有一个适用的GIGO法则…“无用信息输入，无用信息输出”。分析师经常只会使用一些容易收集的数据，如从组织内部关系信息系统得来的数据。这些数据可能是从互联网上收集得来的，也可能是从与同事的问题讨论中整理得来的。这些“方便”的数据并不能让分析师获取他们需要得到的重要信息。“方便”数据的收集也是有效分析的天敌。造成这种情况的原因有很多，我们选取了以下几个具有代表性的例子进行说明：

需要确认出对用于其他用途的系统的资金投入…组织在数据收集系统上进行了实质的投资，并需要证据来确认它的存在。问题是多数组织所建立的信息系统并不是旨在支持竞争分析和情报收集。这些系统更善于收集的是客户数据、核算数据、产品数据和财务数据，而不善于收集有关竞争和战略的数据。

收集信息与分析、加工信息的区别…许多的管理者都认为以网络为基础的电子数据订阅或媒体简报服务能够创造出情报。这些渠道固然能创造出信息，但它们却不能完成一个分析师所能够完成的信息分析和综合。就如我们在前面所讲的那样，任何一个我们所熟知的系统都不能替代分析师所进行的分析工作。尽管这些系统能够促进和完成数据的再组织、再分类或再结构化等工作，但是系统的功能仅限于此。不断发展的、以人工智能为基础的信息收集系统可以在未来辅助分析流程的实施，但即使是这样，这些系统也只能用于解决一小部分有关商业与竞争分析的问题。

从同事口中获取所需数据…有时，分析师只有在组织的内外部的一些人员那里才能获取他们所需的关键缺失数据。但确定这些所需信息的来源也不是一件容易的事情；即使这些信息来源能够很容易地被确认，分析师也要确定能够让这些信息来源提供“适时”的信息。多数的组织都缺乏这一系统，因此不能从员工那里获取关键信息。即使组织能够熟练应用知识管理系统，但为了系统能更加有效的运行，组织还是需要不断地对其加大投资、培训和人员互动的力度。

3。2　分析失误的四个等级模型（4）

取其精华，去其糟粕…许多现存的系统并不具备当输入信息进入系统时，对其进行过滤或分类的功能。比如说，那些由于多种原因而变“坏”的数据总是掺杂在“好”数据之中，而分析师必须在对数据进行分析之前对其进行筛选。

脱离决策制定。分析师的客户有责任对情报的最终使用与否进行决策。分析师既不制定决策，也不能左右组织选择哪种分析结果。因此，决策者很可能会由于某种原因对情报不予采纳或重视，甚至予以否定。如果决策者感到分析结果令其不满意或没有达到他们的预期效果，他们就会对这些分析结果进行否定；而当分析结果确实收到预期效果的时候，决策者才会对其持肯定的态度。

这个问题表明了分析与决策制定之间的区别。分析师可以研究特定政策行动的目的和潜在结果，然后为决策制定提供可行的论据。可是最终，这些论据只是客户决策制定所使用方法的其中一种。我们希望分析师的工作就算不是决策制定中最重要的，也要算是比较重要的。然而，分析师只有在长期的努力付出、得到外界的通力协作、积极地进行互动、不断地取得成功以及与组织相互信任和理解等之后，才能够得到决策者最高级别的信任。

关键任务层面的失调。分析师在任何时刻都要认识和权衡关键任务。分析师只有在积累多年的分析经验后才能具备这种权衡能力。我们已经见过和听说过这样的情况：虽然一些经验丰富的分析师已经从业多年，但他们还是不能权衡许多矛盾，而这些矛盾都是与进行分析工作有关的。解决这个问题并不容易。

组织内部环境层面的失误

由于某些组织内部环境层面上的失误，使得分析结果并不十分理想。造成这种情况发生的原因包括以下几种因素：

有些决策者对分析不够理解和重视。在很多组织当中，决策者既不理解情报分析的作用或地位，也不相信它能提高决策制定的质量。当更多的公司都将它们的注意力和资源集中在理解竞争和竞争环境的时候，公司的决策者也意识到他们并不清楚如何正确地使用收集到的情报。当组织需要情报支持的时候，如果缺乏对情报功能的了解，那么组织将会盲目地收集数据，囫囵吞枣，不能将有价值的信息过滤出来。由于收集了大量无用的信息，分析师和其部门将无法合理地分配他们的时间，不能对这些信息进行准确的分析，最终无