Gartner的一项调查显示，逾87%的企业被列为商业智能(BI)和分析成熟度较低的企业。

这为那些希望提升数据资产价值、并利用机器学习等新兴分析技术的企业带来了一个巨大障碍。

在Gartner的数据和分析IT评分中，成熟度较低的企业位于“基本”或“机会主义”象限。基层组织的BI功能主要是基于电子表格的分析和个人数据提取。

那些处于机会主义水平的企业发现，单个业务单位将他们自己的数据和分析计划作为独立项目进行，缺乏领导力和核心指导。

Gartner高级总监Melody Chien表示：“较低的BI成熟度严重限制了那些试图实现BI现代化的分析领导者。它还会对分析工作流的每个部分产生负面影响。因此，分析领导者可能会努力加快和扩大现代BI功能和新技术的使用。”

Chien认为，成熟度较低的组织表现出一些特定的特征，这些特征会减缓BI能力的传播。

这些特征包括，原始或老化的IT基础设施，IT和业务用户之间的协作有限，数据很少与明显改善的业务结果相关联，BI功能主要是基于报表，以及由处理内容创作和数据模型准备的核心IT团队造成的瓶颈。

对此，Chien表示：“低成熟度的组织可以学习成熟度更高的组织的成熟经验。”

“不需要进行再创新，并且可以避免犯同样的错误，低BI成熟度组织中的分析领导者可以充分利用现有的资源加速现代BI的部署，开始向更高成熟度迈进。”

Gartner表示，数据和分析领导者可以在战略、人员、管理和技术领域遵循四个步骤，以发展其组织能力，产生更大的业务影响。

1、以清晰的愿景制定整体数据和分析策略

研究表明，低BI成熟度的组织往往缺乏具有清晰愿景的企业范围的数据和分析策略。业务单元单独承担数据或分析项目，这会导致数据孤岛和流程不一致。

数据和分析领导者应该与IT和业务领导者合作一起制定一个整体BI策略。他们还应该将该策略看作一个持续和动态的过程，以便能够将未来任何业务或环境的改变考虑在内。

2、创建一个灵活的组织架构，开发分析资源并实施持续的分析培训

企业必须拥有人员、技能和关键结构，以培养和保障技能和发展能力。他们必须预测即将到来的需求，并确保适当的技能、角色和组织的存在、发展，或者能够获得资源来支持数据和分析策略中确定的工作。

在内部分析能力有限的情况下，数据和分析领导者应该通过构建“虚拟BI团队”（包括业务单元领导者和用户），努力实现灵活的工作模型。

3、实施数据管理程序

大多数低BI成熟度的组织缺乏一个正规的数据管理程序。他们可能已经考虑过并且了解其重要性，但是不知道从哪开始。

分析领导者可以考虑将管理程序视为“游戏规则”，这些规则可以支持业务目标，也可以使组织平衡数字化环境中的机会和风险。

治理程序也是描述必须强加于数据和分析的决策权和权威模型的框架。

4、创建能够支持广泛用途的集成分析平台

低成熟度的组织通常有原始的IT基础设施，他们的BI平台更加传统，更加以报表为中心，嵌入在ERP系统中，或者是支持有限用途的简单报告工具。

为了提高他们的分析成熟度，数据和分析领导者应该考虑集成的分析平台，这些平台可以扩展他们当前的基础设施，包括现代分析技术。

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