根据Gartner, Inc.的一项调查，超过87%的组织被归类为低商业智能(BI)和分析成熟度。这给想要提高数据资产价值和利用机器学习等新兴分析技术的组织带来了巨大障碍。
在Gartner的评估中，成熟度较低的组织可以归为“基本”或“机会主义”级别数据和分析IT评分．基本级别的组织具有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人发现，各个业务部门都在追求自己的业务数据和分析倡议是独立的项目，缺乏领导和中央指导。
“低BI成熟度严重限制了试图实现BI现代化的分析领导者，”他说旋律简他是Gartner的高级董事分析师。“它还会对分析工作流程的每个部分产生负面影响。因此，分析领导者可能难以加速和扩大现代BI功能和新技术的使用。”
根据Chien女士的说法，成熟度低的组织表现出减缓BI功能传播的特定特征。其中包括原始或老化的IT基础设施;IT和业务用户之间的合作有限;数据很少与明显改善的业务结果挂钩;BI功能主要基于报表;中央IT团队处理内容创作和数据模型准备造成的瓶颈。
“低成熟度的组织可以从更成熟的组织的成功中学习，”钱女士说。“不需要重新发明轮子和犯同样的错误，低BI成熟度组织中的分析领导者可以充分利用他们当前的资源来加速现代BI部署，并开始迈向更高成熟度的旅程。”
Gartner表示，数据和分析领域的领导者可以在战略、人员、治理和技术领域遵循四个步骤，以提升组织的能力，从而产生更大的业务影响。
1.制定具有清晰愿景的整体数据和分析策略
BI成熟度较低的组织通常缺乏具有清晰愿景的企业级数据和分析策略。业务单元单独承担数据或分析项目，这导致了数据竖井和不一致的流程。
数据和分析领导者应该与IT和业务领导者协调，制定一个整体的BI战略。他们还应该将战略视为一个持续的动态过程，以便将来任何业务或环境的变化都能被考虑在内。
2.创建灵活的组织结构，开发分析资源并实施持续的分析培训
企业必须有人，技能建立关键结构，培养和保障技能，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、角色和组织存在、被开发，或者可以来源来支持数据和分析战略中确定的工作。
由于内部的分析能力有限，数据和分析领导者应该通过构建“虚拟虚拟”来争取灵活的工作模式BI团队，包括业务部门领导和用户。
3.实施数据治理计划
大多数BI成熟度较低的组织都没有正式的数据治理计划。他们可能想过这个问题，也明白它的重要性，但不知道从哪里开始。
分析领导者可以将治理视为“游戏规则”。这些规则可以支持业务目标，也使组织能够平衡数字环境中的机会和风险。治理也是一个框架，它描述了必须施加在数据和分析上的决策权和权限模型。
4.创建能够支持广泛用途的综合分析平台
低成熟度的组织通常拥有原始的IT基础设施。他们的BI平台更传统，更以报告为中心，嵌入ERP系统，或支持有限用途的简单不同的报告工具。
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分析平台，扩展他们当前的基础设施，包括现代分析技术。
Gartner的客户可以从报告中了解更多信息“在商业智能成熟度较低时提高数据和分析能力的四个步骤。”
这里的调查结果是基于从Gartner收集的813份回复ITScore for Data and Analytics2017年10月至2018年6月。
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