不幸的是，這種嚴格的管控方法只會讓業務用戶受到限制，而業務用戶具有必要的業務背景知識，最善於發現，最善於將數據轉化為見解和行動。這常常會導致“影子IT”組織的出現，這些組織根據未經審核的數據、使用未經批准的流程和不受支持的工具，在沒有得到公司幫助的情況下開展至關重要的業務活動。這使公司面臨重大風險。具體而言，如果過於嚴格的管控方式促使人們繞過IT，那麼不良決策的風險以及數據資產因疏忽大意而受損的可能性都會急劇增加。但我們可以選擇更好的方式。
BI領導有機會重新考慮自己的方式，圍繞如何在鼓勵和實現數據廣泛使用的同時降低風險，重新啟用新的管控計劃。對許多組織而言，這種思維代表著一種鉅變，很可能與現有的管制做法格格不入，因此必然要求IT以顯著不同的方式來思考和討論利益相關者的管控。
《哈佛商業評論》在其近期發表的“您有怎樣的數據策略？”（英文）一文中論述了“進攻型”和“防守型”數據策略的概念。它們分別表示解決IT對於數據安全的要求，以及解決業務部門對於從數據中創造價值的要求。您可以在下方看到，現代分析平臺可以同時實現上述兩個目標：既能保護數據安全，又能實現數據的最大化利用。
從限制型文化成功過渡到能力促進型文化的組織將開始在5個關鍵領域受益：
1.更高的採用率，更明智的決策
要對一個組織的數據價值加以利用，該組織的人員必須獲得相關能力來探索、發現和分析這些數據，以便找到關鍵見解。要實現上述目標，我們必須藉助一種管控模型，這種模型可以通過安全和負責的方式，提高使用率並迅速提升新用戶的操作水平。
業務用戶通常技術能力有限，但如果他們能夠提出和回答自己的數據問題，則效果會呈指數級增長，因為他們知道、理解，並且信任這些數據。這些用戶具備將見解轉化為行動所需的業務背景和能力。以REI為例，其分析師Tim Letona正在通過創建模型來更好地理解項目相關成本和工時卡。
2.可信度更高的結果
要實現這種轉變，用戶需要積極參與支持組織分析計劃的管控流程。一旦用戶獲得更大的能力並在其中感受到切身利益，管控就會從業務用戶漠不關心的話題變為眾人關切的焦點。
用戶對自己的發現更有信心，也更願意與他人進行共享和協作，這又會強化這種趨勢並提高採用率。在將數據驅動型決策擴展到整個組織的過程中，這種新的能力和信心起著至關重要的作用。瞭解如何鼓勵每一個人參與發現過程，在自己的組織中營造自助式分析文化。
3.消除“影子IT”
“影子IT”組織是僵化限制型管控政策的副產物，可導致未經准許、可信度低的分析。但在以自助式功能為基礎的商業智能管控模型中，“影子IT”將很快失去其存在的意義。不再依賴“影子IT”意味著用戶可以完全藉助經過批准的可信環境來執行自己的業務流程，無需再為敏捷性而犧牲安全性。很明顯，用戶會因此受益。
4.更富戰略性的IT團隊
如果BI管控計劃的既定目標是限制訪問，那麼IT資源就不得不將寶貴的時間過多地用於定義和執行規則。而如果實施的管控策略能夠促進大範圍使用，並將自我規管的負擔轉移到環境中的用戶，IT就能夠在支持商業智能計劃方面扮演更具戰略性的角色。
這種思維模式的轉變可以為IT創造各種機會，使其能夠更加貼近自己有責任支持的業務流程。藉助更大的帶寬，IT可以專注於研發和創新，引入能夠在組織中提高商業智能價值的新數據源以及新工具和新方法。瞭解商業智能和分析總監Jeff Strauss如何對Conversant Media的研發IT計劃做到了如指掌。
5.通過降低風險實現可信的安全度
在數據和分析的使用方面，採用限制型管控方式的組織常常會有一種虛假的安全感。如果用戶和“影子IT”團體在IT管控範圍之外，將經過IT揀選的數據作為數據源來開展下游流程和分析，那麼相關數據的安全性和可信度都會顯著下降。如果用戶信任管控流程並相信相關規則體現出對業務部門需求的理解，以及對內在的敏捷性需求的理解，那麼他們將更有可能遵守規則，避免不必要的冒險。
商業智能和分析平臺現代化已經成為許多組織的共識，現在正該採用一種經過專門設計的管控模型，藉此實現負責任的用戶自助式操作，並讓分析影響力最大化。
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