提高数据质量
数据质量是BI公司成功的关键因素之一。随着数据量和数据来源的增加，数据质量的问题也越来越突出。BI公司应该制定严格的数据管理和质量控制策略，包括数据清洗、数据标准化和数据验证等，以确保数据的准确性和可靠性。

强化数据安全
数据安全是数字化转型中的一个重要问题。随着数据泄露和网络攻击的增加，BI公司需要加强数据安全措施，包括数据加密、身份验证、访问控制等。此外，BI公司还应该培训员工有关数据安全的最佳实践和保护措施。

解决数据复杂性
随着数据量和数据类型的增加，数据复杂性成为BI公司面临的一个挑战。BI公司应该利用现代数据仓库和数据集成工具来管理和处理复杂的数据，以确保数据的可靠性和可用性。此外，BI公司还应该采用可视化工具来帮助用户更好地理解和应用数据。

推动人工智能
人工智能是数字化转型的一个重要趋势。BI公司应该积极探索和应用人工智能技术，包括自然语言处理、机器学习和深度学习等，以提高数据分析和决策的效率和准确性。

与客户紧密合作
最后，BI公司应该与客户紧密合作，了解客户的需求和期望，以开发和提供更符合客户需求的BI解决方案。此外，BI公司还应该提供定制化的培训和支持，以帮助客户更好地理解和使用BI工具。

综上所述，数字化转型对商业智能（BI）公司带来了新的机遇和挑战。BI公司应该采取一系列措施来应对这些挑战，包括提高数据质量、强化数据安全、解决数据复杂性、推动人工智能和与客户紧密合作等。通过采取这些措施，BI公司可以更好地应对数字化转型的挑战，并为客户提供更好的数据分析和管理服务，从而保持竞争优势。