根据企业IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入情况，对企业BI应用状况进行统计分析。

1. IT 主导

其典型特点是IT人员在BI工具层面做底层数据仓库和数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要指生产、运营、管理会议。数据分析页面，下同）开发。业务人员在查看报表时只负责前端数据查看和完成相关联动钻井操作。

在调查中我们发现，大约93.2%的处于“完全IT主导”水平的企业正在使用传统的BI工具，企业的业务人员基本没有能力也没有必要使用自己做。数据分析工作。这些企业的业务变化并不剧烈。企业管理层认为，目前的日常数据报表能够满足企业管理和决策的需要，相对缺乏变革的动力。

2. IT 主导

其典型特点是IT人员在BI工具层面做底层数据仓库和数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%的BI分析页面。业务人员完成了不到 20% 的 BI 分析页面。

调查数据显示，67.5%的此类企业认为当前业务人员不具备分析数据的能力。企业需要快速完成一些数据分析工作，所以选择让IT人员承担更多的工作。这类企业普遍认为商业智能产品本身不能快速使用，业务人员还需要统计基础，阻碍了数据分析工作从IT人员转移到业务人员。

3. 强大的业务领导力

其典型特点是IT人员在BI工具层面做底层数据仓库和数据模型处理的所有相关工作，完成BI分析页面不超过前面例子的20%。业务人员完成了 80% 以上的 BI 分析页面。

调查数据显示，超过80.2%的此类企业是实施了传统BI的企业，部分业务人员具有较高的学历和能力，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能和愿意在工作中积极使用它们

4. 完全面向业务

其典型特点是IT人员在BI工具层面做底层数据仓库和数据模型处理的部分相关工作。业务人员在BI工具层面完成了95%以上的BI分析页面和相当一部分数据模型处理。

与第三类用户群（强业务型）相比，这类用户的一大特点是业务变化非常迅速，从事业务工作的人员普遍受过高等教育。企业的经营和发展需要企业快速做出决策。基于数据分析的商业判断比个人历史经验更准确，这是此类企业的基本共识。例如，在新兴的互联网公司或新零售领域，这一特点尤为突出。

5. 智能自助服务

它的典型特点是IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关的工作。业务人员处理所有 BI 工具级别以及所有 BI 分析页面的数据处理。

IT人员搭建数据中心，业务人员完全独立处理和分析数据。这类企业资源密集型特点明显，业务人员更倾向于从事与经营相关的工作。当然，由于此类受访者比例较小，其原因分析的可信度还需进一步研究验证。

结论：IT人员主导企业数据分析的模式仍是主流，新型自助BI正在成为商业智能市场的主流。

对于BI的功能，企业主要集中在报表能力、移动端、报表录入、管理驾驶舱等方面。超过半数的企业重视常规报表制作展示和移动BI功能。近半数的企业希望通过数据报表来解决企业内部的数据采集和录入问题。数据报表也是解决Excel和Word中数据分散的有效方式。

对于机器学习、自然语言识别、人工智能等未来BI功能，企业关注较少，只有10%的企业表示关注。这些功能还停留在概念层面，实际使用场景并不多。目前，国内企业应用BI产品最值得期待的数据价值是数据整合、数据展示效率、辅助管理决策。

观远BI作为国内专业领先的BI厂商，定位为一站式大数据服务平台，连接各类业务数据库、数据仓库和大数据平台进行处理、分析、挖掘和可视化；分析应用需求，如企业报表平台、自助探索分析、地图可视化、移动管理座舱、指挥大屏、数据挖掘等。观远BI全面的产品功能设计，覆盖数据四大环节数据提取、数据管理、数据分析、数据共享，帮助客户从数据角度描述业务状态、分析业务原因、预测业务趋势、驱动业务变革。广泛应用于金融、政府、电信、企事业单位等领域。