將非結構化數據集成到BI中面臨的挑戰包括以下幾個方面：

1. 數據來源多樣性：非結構化數據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。這些數據的格式和結構各不相同，需要進行數據清洗和轉換，以便能夠與結構化數據一起進行分析。

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

3. 數據量和存儲需求：非結構化數據通常具有大量的數據量，例如文本數據的大小可能會達到幾百GB或者更大。在將這些數據集成到BI系統中之前，需要考慮存儲和處理這些大規模數據的能力和需求。

4. 數據分析和建模：非結構化數據的特點使得傳統的數據分析和建模方法無法直接應用。在將這些數據集成到BI系統中之前，需要開發新的算法和技術，以便能夠對非結構化數據進行有效的分析和建模。

5. 數據安全和隱私保護：非結構化數據通常包含敏感信息，例如個人身份信息、商業機密等。在將這些數據集成到BI系統中之前，需要采取相應的安全措施，以確保數據的保密性和隱私性。

推薦5款商業智能BI系統如下：

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

2. Tableau：Tableau是一款領先的商業智能BI系統，具有直觀的可視化界面和強大的數據分析功能。它支持多種數據源的集成，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據并進行決策。

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

4. QlikView：QlikView是一款交互式商業智能BI系統，具有強大的數據發現和可視化功能。它支持多種數據源的集成，包括非結構化數據，可以幫助用戶通過直觀的圖表和報表進行數據分析和決策支持。

5. MicroStrategy：MicroStrategy是一款全面的商業智能BI系統，具有廣泛的數據分析和可視化功能。它支持多種數據源的集成，并提供了強大的數據挖掘和預測分析功能，可以幫助用戶深入挖掘數據并發現潛在的商業機會。

這些商業智能BI系統各有特點，用戶可以根據自己的需求和預算選擇適合的系統。