BI-Systeme kränkeln oft an zu vielen Analyseoptionen und zu wenig Interpretation durch die Nutzer. Die Wirksamkeit von BI im Unternehmen bleibt damit gering. Natürlich-sprachliche Interpretationen können vielen Menschen die Ergebnisse von Analysen leichter vermitteln, als es rein quantitative Darstellungen vermögen. „Synthetic Reasoning“ als Ansatz, um automatisch Interpretationen zu generieren, lässt sich mit Hilfe eines „Conclusion Data Mart“ in bestehende Data-Warehouse-Umgebungen integrieren. Die Datenhaltung ist offen, unternehmensspezifisches Hintergrundwissen kann in Interpretationen einfließen, und der Ansatz skaliert auch für viele Anwender. Anhand von Vergleichsbeispielen eines online verfügbaren Demonstrators können sich Leser eine eigene Meinung zur Effektivität von natürlich-sprachlichen Interpretationen bilden. Erste Praxiserfahrungen aus einem Pilotprojekt bei der Porsche AG sind positiv und weisen den Weg für weitere Forschungsarbeiten.