雖然認知計算和互聯網在數據分析領域常被人們提及，但很多企業仍然優先考慮傳統的BI分析工具。

Dresner咨詢服務的最新報告表明，即使是先進的商業分析工具，如認知計算、機器學習和互聯網等蓬勃發展，企業仍然熱衷于選擇傳統的BI分析工具。

2016年智慧商業智能市場研究報告（基于1524個企業用戶的調查）指出,報告,儀表盤和自助服務成為企業BI和分析工具最受歡迎的前三甲。比較熱門的話題，如物聯網，社交媒體分析，認知智能和邊緣計算，卻排在倒數五位之中。大數據分析工具，如Hadoop和數據流分析，排在倒數第三位。

“報告雖然枯燥，但它正是人們所需要的，”首席研究官Howard Dresner說，“企業可以建立一個屬于自己的數據湖，但仍然需要報告數據。”

他補充說，企業仍然想要利用機器學習和物聯網分析適應它們的業務。這并不是說這些東西不能為企業提供價值。但在沒有一個明確的使用方法的情況下，企業應該聚焦在更加傳統的應用，這些應用能夠為企業帶來價值。

Dresner說，特別是一些認知計算和機器學習應用，炒作已超過實際的使用價值。

該報告還表明盈利機構正在使用分析工具。88%的受訪者表示BI分析工具給他們帶來很大的幫助，只留下12%覺得BI工具的意義并不大。

大部分企業人員表示BI工具很適用的原因之一在于組織內使用BI分析工具的員工百分比較高。報告使用率低于60%的受訪者人數比去年同期所有下降，而報告使用率在61%以上的數量在增長。使用率較高的受訪者表示，BI分析工具非常適用。

不到15%的受訪者表示，他們的組織目前聘請首席數據官或首席分析官（這兩個職位對組織而言相當新鮮），這樣的情況在過去的幾年中帶來了很多議論聲。但受訪者表示，CDO或CAO可以幫助組織更好地完成BI分析的相關工作。

Dresner表示，組織需要更加重視使用數據分析工具的工作。同時需要考慮很多的文化因素，如使用的案例是有意義的，哪些員工應該參與其中等。只是簡單地安裝BI分析軟件并不能為企業帶來效益。

“實施BI分析工作并非易事，組織必須做好充分的準備工作，這關乎組織的技能和承諾，”Dresner說。