站在业务和IT不同的角度来回答“怎样更好地创造业务价值”这个问题，一定会有不同的答案。在融合了这两种角色的视角后，企业知识开源首席布道师陈果的答案是：数据归IT，分析归业务。即IT部门主要负责管理好数据、提供好工具，分析本质上是业务要做的事情。
为何会有这样的结论？陈果在「敏捷·创变——2024观远数据智能决策峰会暨产品发布会」上分享了他的思考。
敏捷BI仍为市场主流AI赋能催生新型模式
BI全称“Business Intelligence”，现在翻译为“商业智能”，但最初叫做“企业洞察”，它阐述了BI的实质：助力业务人员通过数据分析洞察企业运行脉络，催生企业洞察。1992年，Teradata推出首个ETL数据库，标志着分析型数据库诞生。BI也随之诞生，并开始了其到目前为止三个阶段的发展。
阶段一：数据仓库/数据挖掘
BI发展的第一个阶段，是数仓和数据挖掘的时代。彼时人们将注意力集中在数仓建立的两种范式：先有数据集再有数据仓库的“自上而下”的范式，以及先有数据仓库再有数据集的“自下而上”的范式。企业关注的重点在分析报表上，分析的对象则聚焦在结构化数据的挖掘。
阶段二：大数据和敏捷BI
随着大数据出现，数据形态由单一走向多元化，结构化数据演变为结构化、半结构化乃至非结构化数据并存。BI发展进入第二阶段，但并非完全替代了第一阶段，第一阶段以报表为主的BI依然存在。此时，“高级分析”兴起，聚焦机器辅助洞察生成，过程中不仅涵盖对历史数据的描述，还具备未来预测。融合AI+BI的高级分析，实现了用户中心化分析，依据场景驱动数据获取与建模，根据分析意图实现数据可视化，这便是第二阶段的敏捷BI。
