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　　近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。

　　对于那些已经意识到其潜力的人群来说，科技是一种福音，然而对于那些无法跟上其发展的人群来说，这也是一种考验。如今，几乎每个行业都离不开数据分析。

　　在本文中将总结近年来数据分析的发展和演变，简化各种术语，对一些常见应用场景进行解释。让我们开始吧！

　　数据分析1.0→商业智能需求

　　这是数据仓库的兴起时期，客户（业务）和生产过程（交易）被集中到巨大的存储库中，如eCDW（企业整合数据仓库）。在对商业现象的客观理解方面取得了真正的进展，从而让管理者在做出决策时能够基于对事实的理解，而不是仅凭直觉。

　　这个阶段中数据通过ETL和BI工具收集、转换和查询。分析类型主要分为描述性（发生了什么）和诊断性（为什么会发生）。

　　然而，这个阶段的局限在于数据仅在公司企业内部使用，即商业智能活动只能处理过去发生的事情，而不能对未来趋势进行预测。

　　数据分析2.0→大数据

　　随着各大企业都纷纷走出舒适区，试图用更广泛的方法进行更复杂的分析时，阶段的数据分析局限性变得更加突出。

　　企业都开始通过外部资源获取信息，比如点击流、社交媒体、互联网等，与此同时对新工具的需求也越发明显。不可避免地，“大数据”一词出现了，为了区分那些纯粹来自公司内部系统的小数据。

　　在这个阶段，公司希望员工能够通过处理引擎帮助处理大量数据。他们没预想到的是，因此应运而生的新兴的群体，即如今所称的“开源社区”将产生巨大的影响力，这也是数据分析2.0时代的标志。

　　在社区的支持下，大数据工程师，Hadoop管理员等角色在就业领域发展壮大，并且对每个IT企业都至关重要。科技公司急于开发新的框架，这些框架不仅能够收集、转化处理大数据，而且还能在集成预测性分析。而且，进一步通过描述性和诊断分析的结果检测趋势、聚类和异常，并预测未来趋势，这也使其成为重要的预测工具。

　　在今天的技术生态系统中，我个人认为“大数据”这个术语已经被大量使用，甚至滥用。从技术上讲，如今“大数据”指的是所有数据，或者只是指数据。

　　数据分析3.0→功能强大的数据产品

　　性的大数据公司开始投资数据分析，从而支持面向客户的产品，服务和功能。它们通过更好的搜索算法、购买建议以及针对性广告吸引用户访问其网站，所有这些都是由数据分析所驱动的。大数据现象迅速蔓延，如今不仅是科技公司在通过数据分析开发产品和服务，几乎每个行业的公司都是如此。

　　另一方面，大数据技术的普及带来了好坏参半的影响。在科技巨头收获大量利润取得成功的同时，大多数企业和非科技公司却因为忽略数据而失败惨重。因此，数据科学领域应运而生，旨在使用科学方法、探索过程、算法等从各种形式的数据中获得知识和分析见解。

　　实际上，数据科学领域是跨的，它被定义为“结合统计、数据分析、机器学习等相关方法的概念”，从而用数据“理解和分析实际现象”。换句话说，良好的数据加上出色的训练模型能够产生更好的预测结果。新一代的量化分析师被称为数据科学家，他们拥有计算和数据分析技能。

　　科技行业在数据科学的帮助下迅速发展，并充分利用预测性和规范性对未来趋势进行预测。企业间也开启了数据分析的竞争，公司不仅通过改善内部决策等传统方式，而且还在不断开发更有价值的产品和服务。这是数据分析3.0时期的精髓。

　　如今数据分析产生了巨大转变。公司正以超乎想象的速度发展，在内部设立更多的研发部门，比如数据科学家、数据工程师、解决方案架构师、首席分析师等人员构成的数据分析团队。