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近年來，我們在信息技術領域取得了巨大進步，在技術生態領域中取得的一系列革命性成果也確實值得稱贊。在過去的十年到二十年里，數據和分析一直是非常熱門的詞匯。因此我們需要明確它們是如何相互關聯的，市場中扮演什么角色，以及將如何重塑商業業務。

對于那些已經意識到其潛力的人群來說，科技是一種福音，然而對于那些無法跟上其快速發展的人群來說，這也是一種考驗。如今，幾乎每個行業都離不開數據分析。

在本文中將總結近年來數據分析的發展和演變，簡化各種術語，對一些常見應用場景進行解釋。讓我們開始吧！

數據分析1.0 → 商業智能需求

這是數據倉庫的興起時期，客戶（業務）和生產過程（交易）被集中到巨大的存儲庫中，如eCDW（企業整合數據倉庫）。在對商業現象的客觀理解方面取得了真正的進展， 從而讓管理者在做出決策時能夠基于對事實的理解，而不是僅憑直覺。

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這個階段中數據通過ETL和BI工具收集、轉換和查詢。分析類型主要分為描述性（發生了什么）和診斷性（為什么會發生）。

然而，這個階段的局限在于數據僅在公司企業內部使用，即商業智能活動只能處理過去發生的事情，而不能對未來趨勢進行預測。

數據分析 2.0 →大數據

隨著各大企業都紛紛走出舒適區，試圖用更廣泛的方法進行更復雜的分析時，前一階段的數據分析局限性變得更加突出。

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企業都開始通過外部資源獲取信息，比如點擊流、社交媒體、互聯網等，與此同時對新工具的需求也越發明顯。不可避免地，“大數據”一詞出現了，為了區分那些純粹來自公司內部系統的小數據。

在這個階段，公司希望員工能夠通過快速處理引擎幫助處理大量數據。他們沒預想到的是，因此應運而生的新興的群體，即如今所稱的“開源社區”將產生巨大的影響力，這也是數據分析 2.0時代的標志。

在社區前所未有的支持下，大數據工程師，Hadoop管理員等角色在就業領域發展壯大，并且對每個IT企業都至關重要。科技公司急于開發新的框架，這些框架不僅能夠收集、轉化處理大數據，而且還能在集成預測性分析。而且，進一步通過描述性和診斷分析的結果檢測趨勢、聚類和異常，并預測未來趨勢，這也使其成為重要的預測工具。

在今天的技術生態系統中，我個人認為“大數據”這個術語已經被大量使用，甚至濫用。從技術上講，如今“大數據”指的是所有數據，或者只是指數據。

數據分析 3.0→ 功能強大的數據產品

開創性的大數據公司開始投資數據分析，從而支持面向客戶的產品，服務和功能。它們通過更好的搜索算法、購買建議以及針對性廣告吸引用戶訪問其網站，所有這些都是由數據分析所驅動的。大數據現象迅速蔓延，如今不僅是科技公司在通過數據分析開發產品和服務，幾乎每個行業的公司都是如此。

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另一方面，大數據技術的普及帶來了好壞參半的影響。在科技巨頭收獲大量利潤取得成功的同時，大多數企業和非科技公司卻因為忽略數據而失敗慘重。因此，數據科學領域應運而生，旨在使用科學方法、探索過程、算法等從各種形式的數據中獲得知識和分析見解。

實際上，數據科學領域是跨學科的，它被定義為“結合統計、數據分析、機器學習等相關方法的概念”，從而用數據“理解和分析實際現象”。換句話說，良好的數據加上出色的訓練模型能夠產生更好的預測結果。新一代的量化分析師被稱為數據科學家，他們擁有計算和數據分析技能。

科技行業在數據科學的幫助下迅速發展，并充分利用預測性和規范性對未來趨勢進行預測。企業間也開啟了數據分析的競爭，公司不僅通過改善內部決策等傳統方式，而且還在不斷開發更有價值的產品和服務。這是數據分析 3.0時期的精髓。

如今數據分析產生了巨大轉變。公司正以超乎想象的速度發展，在內部設立更多的研發部門，比如數據科學家、數據工程師、解決方案架構師、首席分析師等人員構成的數據分析團隊。

數據分析 4.0 → 自動化功能

主要有四種分析類型：描述，闡述過去; 診斷，利用過去的數據研究現在; 預測，通過基于過去數據的見解來預測未來; 規范，通過模型指導最佳行為。

雖然數據分析3.0包含了上述所有類型，但它強調的是最后一種，并且引入了小規模自動化分析的概念。

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通過機器學習創建更多模型，從而讓預測變得更加細化和精確。但是，部署這類定制模型的成本和時間是十分昂貴的。最終，通過智能系統實現自動化的數據分析4.0時代到來了。

毫無疑問，人工智能、機器學習、深度學習將帶來深刻的影響。機器翻譯、智能回復、聊天機器人、會議助理等功能將在未來幾年內得到廣泛應用。數據挖掘技術、機器學習算法都已取得了大量成果，自動化分析將成為數據分析的新階段。

數據分析 5.0 → 接下來會是什么

我們可以將自動化理解為，人與智能機器的強強聯合，從而實現更好的成果。

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與其思考“人類的哪些工作將被機器取代？”我寧愿樂觀地考慮，在機器的幫助下，企業能取得哪些新成就？我們該如何在災難易發地區，通過人工智能程序減少傷亡人數；或者如何在貧困地區建立人工智能驅動的電子學校等。

總而言之，我對數據分析的發展充滿自信，關鍵在于我們能否積極地接受和應對其帶來的影響。