在近期的一篇博客文章“重设商业智能流程”中，Michael Vizard强调了在进行数据收集时而非在其之后为数据添加语境的重要性，而且最好是以合理的自动化方式进行添加。这样以来，人们往往会容易忽视这一点，但这恰恰是XBRL和任何基于分类标准的数据标记模式的功能。

数字“100”仅仅只是一个数据。因其没有与之联系的语境，所以你可用它来表示任何意义。如果加上一系列XBRL标记，那么我们的“100”就可以被清晰地界定为某一公司在特定财务年度的特定期间以特定的货币表示的税前利润。问题是，正如Michael所指，语境标记是在事后添加的。通过使用XBRL标记软件给数据添加语境是获取有价值信息的隐形负担。

但如果在数据生成的同时生成语境会怎样呢？比如你制作一个简单的财务报表，概述你公司的收入和支出，而且这些收支总额已有XBRL标记语境，那么从收支净额计算“利润”的任何工具都可为生成的利润或亏损自动添加合适的语境标记——前提就是这个过程可以识别XBRL，有分类智能，而且具有规则驱动功能。

XBRL的一个可能性就是使数据语境能够自动且准确地生成，这样，商业智能就可以实现上述假设，而且无需依赖于繁琐的“事后”标记。