Spätestens seit die Meta Group im letzten Jahr den Begriff vom "CRM-Ökosystem" mit den Feldern operative, analytische und kollaborative Anwendungen geprägt hat, spricht man von einem Funktionsmangel bei den klassischen CRM-Lösungen. Sie deckten zwar mit operativen Systemen zum Beispiel für die Sales Force Automation das Kampagnen-Management oder die Kontaktpflege kundenbezogener Prozesse ab, wiesen aber Lücken auf, wenn es um die Auswertung und Analyse der Informationen gehe, heißt es. Laut Meta Group beruht der analytische Part auf der Einrichtung von Data Warehouses, in denen kundenrelevante Daten aus

Front- und Back-Office-Systemen zusammen finden.

Laut Rüdiger Spies, Director Consulting & Principal bei der Meta Group, ergänzen sich BI und CRM: "Die traditionellen CRM-Ansätze basieren in der Regel nicht auf Data Warehouses, sondern auf Data Marts. Dadurch kann eine analytische Lücke entstehen, wenn nicht andere Systeme eingebunden werden." Ein Data Warehouse betrachtet er deshalb als Grundvoraussetzung für erfolgreiches Kundenbeziehungs-Management.

Business-Intelligence-Lösungen lassen sich zwar auch auf der Basis von operativen Systemen oder Data Marts implementieren, darunter leidet jedoch die Performance der Anwendungen. Als Stand der Technik gelten Data Warehouses, die sich in fachbezogene Data Marts untergliedern lassen.

In der Praxis sehe es häufig so aus, dass die Anwender verschiedene Einzelanwendungen für analytische Aufgaben im Einsatz hätten: "Wenn alle Produkte über XML-Schnittstellen verfügen, ist der Integrationsaufwand aber in der Regel vertretbar", so Spieß. Auch wenn viele Anwender lieber homogene Systeme hätten, kein Anbieter decke alle Bereiche ab, und beim Kampf um den Kunden zähle vor allem die Schnelligkeit.