將非結構化數(shù)據(jù)集成到BI中面臨的挑戰(zhàn)包括以下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)來源多樣性：非結構化數(shù)據(jù)通常來自于多個不同的來源，包括社交媒體、文本文件、圖像、音頻、視頻等。這些數(shù)據(jù)的格式和結構各不相同，需要進行數(shù)據(jù)清洗和轉換，以便能夠與結構化數(shù)據(jù)一起進行分析。

2. 數(shù)據(jù)質量和準確性：非結構化數(shù)據(jù)往往存在質量問題，例如缺失值、不一致的標記和錯誤的格式。在將這些數(shù)據(jù)集成到BI系統(tǒng)中之前，需要進行數(shù)據(jù)清洗和驗證，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

3. 數(shù)據(jù)量和存儲需求：非結構化數(shù)據(jù)通常具有大量的數(shù)據(jù)量，例如文本數(shù)據(jù)的大小可能會達到幾百GB或者更大。在將這些數(shù)據(jù)集成到BI系統(tǒng)中之前，需要考慮存儲和處理這些大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力和需求。

4. 數(shù)據(jù)分析和建模：非結構化數(shù)據(jù)的特點使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和建模方法無法直接應用。在將這些數(shù)據(jù)集成到BI系統(tǒng)中之前，需要開發(fā)新的算法和技術，以便能夠對非結構化數(shù)據(jù)進行有效的分析和建模。

5. 數(shù)據(jù)安全和隱私保護：非結構化數(shù)據(jù)通常包含敏感信息，例如個人身份信息、商業(yè)機密等。在將這些數(shù)據(jù)集成到BI系統(tǒng)中之前，需要采取相應的安全措施，以確保數(shù)據(jù)的保密性和隱私性。

推薦5款商業(yè)智能BI系統(tǒng)如下：

1. 觀遠數(shù)據(jù)（FineBI）：觀遠數(shù)據(jù)是一款功能強大的商業(yè)智能BI系統(tǒng)，具有豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化功能。它支持多種數(shù)據(jù)源的集成，包括結構化和非結構化數(shù)據(jù)，可以幫助用戶從多個維度進行數(shù)據(jù)分析和決策支持。

2. Tableau：Tableau是一款領先的商業(yè)智能BI系統(tǒng)，具有直觀的可視化界面和強大的數(shù)據(jù)分析功能。它支持多種數(shù)據(jù)源的集成，并提供了豐富的圖表和報表選項，可以幫助用戶快速洞察數(shù)據(jù)并進行決策。

3. Power BI：Power BI是微軟推出的商業(yè)智能BI系統(tǒng)，具有易于使用和靈活的數(shù)據(jù)分析功能。它可以集成多種數(shù)據(jù)源，包括結構化和非結構化數(shù)據(jù)，并提供了豐富的可視化選項和預測分析功能。

4. QlikView：QlikView是一款交互式商業(yè)智能BI系統(tǒng)，具有強大的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和可視化功能。它支持多種數(shù)據(jù)源的集成，包括非結構化數(shù)據(jù)，可以幫助用戶通過直觀的圖表和報表進行數(shù)據(jù)分析和決策支持。

5. MicroStrategy：MicroStrategy是一款全面的商業(yè)智能BI系統(tǒng)，具有廣泛的數(shù)據(jù)分析和可視化功能。它支持多種數(shù)據(jù)源的集成，并提供了強大的數(shù)據(jù)挖掘和預測分析功能，可以幫助用戶深入挖掘數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機會。

這些商業(yè)智能BI系統(tǒng)各有特點，用戶可以根據(jù)自己的需求和預算選擇適合的系統(tǒng)。