歸納思維是從特殊到一般的過程，是通過觀察、測試從若干事例中提取規律的過程。一般包括不完全歸納和完全歸納。歸納型思維本質是一種發現型思維，與演繹型思維的區別在于其沒有明確的假設前提。根據發現的內容對主體的有用程度和歸納程度，歸納型內容可分為3類:數據、信息、知識。數據指在OLTP系統產生的數據和其它方式輸入的數據，包含結構化數據和非結構化數據。信息指經過意義化的數據，能在人的意識中反映事實的狀況;知識則指對信息的抽象和邏輯推理，了解信息背后的原因并據以采取相關行動。
歸納型內容和演繹型內容相輔相成，二者既有區別又有互補。歸納型內容通過業務融合技術類用戶從數據中發現信息，并通過對信息的運用，產生符合邏輯的知識。歸納型內容以數據為切入，可以稱為數據驅動型內容。演繹型內容通過業務類用戶已有的知識，借助假設前提完成邏輯推理，最終形成結論。演繹型內容以用戶為主體實施，可以稱之為用戶驅動型內容;另一方面，歸納型內容中數據轉化成信息，該信息是否有用且能否轉化成知識，需要演繹型內容來驗證。而演繹型內容則難以找到和發現新的知識，它需要歸納型內容來擴展。
筆者認為，在當前國內BI所處階段，應該大力提倡和實施演繹型內容，提倡用戶驅動型模式。該模式有助于貼進業務用戶的思維習慣，因而易被客戶接受，并且能較好地體現出BI效果。另一方面，歸納型內容所借助的工具，如數據挖掘工具，不是萬能的。首先，數據挖掘對人員素質要求較高。它不可能在缺乏指導的情況下自動發現模型，它得到的只是一個數學模型。不了解統計方法的原理，不可能很好的掌握數據挖掘，選擇的技術和優化對模型的準確度和生成速度產生很大影響。
其次，數據挖掘工具所得的結果還需驗證，對BI效果產生時間的滯后。數據挖掘不能取代有經驗的商業分析師或管理人員，其挖掘的結果是否能轉化為知識，還需要時間的檢驗。數據挖掘產生的新模式屬于創新性的BI應用，一旦產生對企業可能對企業有巨大的價值。數據挖掘型的歸納型內容將是BI繼演繹型內容之后的重要點。當然，歸納型應用不一定必須用數據挖掘工具或者計算機，如通過人員的觀察、經驗的積累等發現信息，經過實踐轉化成知識的過程也是歸納型內容的體現。
管控開發型內容
BI的管控型內容針對技術類用戶，如信息中心負責人、系統管理員、二次開發相關人員等。它們肩負IT支撐業務的重任，是支撐業務類用戶和業務融合技術類用戶的責任人。
管控開發型內容包括操作性需求和管理性需求兩個方面。信息中心負責人要求BI系統服從和服務于整個企業的信息化規劃和信息化建設的總體框架，要適合于企業的信息技術管理體系。同時，要求BI的應用要能符合企業的業務狀況，要能滿足業務人員的工作需求，必要時通過增加管理手段以強化BI的應用。再次，BI系統的經濟實用性、安全穩定性、先進和易控、開放與擴展也是其關注的重點;二次開發人員要求BI開發系統要在建模、設計、開發和測試，以及數據質量管理上提供相關工具，并且具有優良的性能和易使用性，同時要利于自定義的二次開發;系統管理員則關注BI應用系統要有良好的集成性和擴展性，方便權限控制、數據維護、備份恢復等操作工作。
三維度關系
本文通過將BI內容維度分解，形成業務類需求內容和技術類需求內容兩個大類。詳細介紹了業務類需求的兩個方面，即演繹型內容和歸納型內容，并以分析和綜合的方式詳述了各自的組成部分。業務類需求內容的滿足與否是BI實施能否成功的最重要因素。
管控型內容、歸納型內容和演繹型內容三者關系密切。管控型內容是歸納型、演繹型內容的支撐，是基石;歸納型內容和演繹型內容是管控型內容最終價值的體現與展示。

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