近年來，我們在信息技術(shù)領(lǐng)域取得了巨大進步，在技術(shù)生態(tài)領(lǐng)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(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)的，市場中扮演什么角色，以及將如何重塑商業(yè)業(yè)務(wù)。

對于那些已經(jīng)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(fā)展的人群來說，這也是一種考驗。如今，幾乎每個行業(yè)都離不開數(shù)據(jù)分析。

在本文中將總結(jié)近年來數(shù)據(jù)分析的發(fā)展和演變，簡化各種術(shù)語，對一些常見應(yīng)用場景進行解釋。讓我們開始吧！

數(shù)據(jù)分析1.0 → 商業(yè)智能需求

這是數(shù)據(jù)倉庫的興起時期，客戶（業(yè)務(wù)）和生產(chǎn)過程（交易）被集中到巨大的存儲庫中，如eCDW（企業(yè)整合數(shù)據(jù)倉庫）。在對商業(yè)現(xiàn)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。

這個階段中數(shù)據(jù)通過ETL和BI工具收集、轉(zhuǎn)換和查詢。分析類型主要分為描述性（發(fā)生了什么）和診斷性（為什么會發(fā)生）。

然而，這個階段的局限在于數(shù)據(jù)僅在公司企業(yè)內(nèi)部使用，即商業(yè)智能活動只能處理過去發(fā)生的事情，而不能對未來趨勢進行預(yù)測。

數(shù)據(jù)分析 2.0 →大數(shù)據(jù)

隨著各大企業(yè)都紛紛走出舒適區(qū)，試圖用更廣泛的方法進行更復(fù)雜的分析時，前一階段的數(shù)據(jù)分析局限性變得更加突出。

企業(yè)都開始通過外部資源獲取信息，比如點擊流、社交媒體、互聯(lián)網(wǎng)等，與此同時對新工具的需求也越發(fā)明顯。不可避免地，“大數(shù)據(jù)”一詞出現(xiàn)了，為了區(qū)分那些純粹來自公司內(nèi)部系統(tǒng)的小數(shù)據(jù)。

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(shù)據(jù)。他們沒預(yù)想到的是，因此應(yīng)運而生的新興的群體，即如今所稱的“開源社區(qū)”將產(chǎn)生巨大的影響力，這也是數(shù)據(jù)分析 2.0時代的標志。

在社區(qū)前所未有的支持下，大數(shù)據(jù)工程師，Hadoop管理員等角色在就業(yè)領(lǐng)域發(fā)展壯大，并且對每個IT企業(yè)都至關(guān)重要。科技公司急于開發(fā)新的框架，這些框架不僅能夠收集、轉(zhuǎn)化處理大數(shù)據(jù)，而且還能在集成預(yù)測性分析。而且，進一步通過描述性和診斷分析的結(jié)果檢測趨勢、聚類和異常，并預(yù)測未來趨勢，這也使其成為重要的預(yù)測工具。

在今天的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中，我個人認為“大數(shù)據(jù)”這個術(shù)語已經(jīng)被大量使用，甚至濫用。從技術(shù)上講，如今“大數(shù)據(jù)”指的是所有數(shù)據(jù)，或者只是指數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析 3.0→ 功能強大的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

開創(chuàng)性的大數(shù)據(jù)公司開始投資數(shù)據(jù)分析，從而支持面向客戶的產(chǎn)品，服務(wù)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(wǎng)站，所有這些都是由數(shù)據(jù)分析所驅(qū)動的。大數(shù)據(jù)現(xiàn)象迅速蔓延，如今不僅是科技公司在通過數(shù)據(jù)分析開發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)，幾乎每個行業(yè)的公司都是如此。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)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(shù)企業(yè)和非科技公司卻因為忽略數(shù)據(jù)而失敗慘重。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)運而生，旨在使用科學(xué)方法、探索過程、算法等從各種形式的數(shù)據(jù)中獲得知識和分析見解。

實際上，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域是跨學(xué)科的，它被定義為“結(jié)合統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)方法的概念”，從而用數(shù)據(jù)“理解和分析實際現(xiàn)象”。換句話說，良好的數(shù)據(jù)加上出色的訓(xùn)練模型能夠產(chǎn)生更好的預(yù)測結(jié)果。新一代的量化分析師被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們擁有計算和數(shù)據(jù)分析技能。

科技行業(yè)在數(shù)據(jù)科學(xué)的幫助下迅速發(fā)展，并充分利用預(yù)測性和規(guī)范性對未來趨勢進行預(yù)測。企業(yè)間也開啟了數(shù)據(jù)分析的競爭，公司不僅通過改善內(nèi)部決策等傳統(tǒng)方式，而且還在不斷開發(fā)更有價值的產(chǎn)品和服務(wù)。這是數(shù)據(jù)分析 3.0時期的精髓。

如今數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生了巨大轉(zhuǎn)變。公司正以超乎想象的速度發(fā)展，在內(nèi)部設(shè)立更多的研發(fā)部門，比如數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、解決方案架構(gòu)師、首席分析師等人員構(gòu)成的數(shù)據(jù)分析團隊。

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)研究現(xiàn)在; 預(yù)測，通過基于過去數(shù)據(jù)的見解來預(yù)測未來; 規(guī)范，通過模型指導(dǎo)最佳行為。

雖然數(shù)據(jù)分析3.0包含了上述所有類型，但它強調(diào)的是最后一種，并且引入了小規(guī)模自動化分析的概念。

通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建更多模型，從而讓預(yù)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(tǒng)實現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)分析4.0時代到來了。

毫無疑問，人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)將帶來深刻的影響。機器翻譯、智能回復(fù)、聊天機器人、會議助理等功能將在未來幾年內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、機器學(xué)習(xí)算法都已取得了大量成果，自動化分析將成為數(shù)據(jù)分析的新階段。

數(shù)據(jù)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(lián)合，從而實現(xiàn)更好的成果。

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(yè)能取得哪些新成就？我們該如何在災(zāi)難易發(fā)地區(qū)，通過人工智能程序減少傷亡人數(shù)；或者如何在貧困地區(qū)建立人工智能驅(qū)動的電子學(xué)校等。

總而言之，我對數(shù)據(jù)分析的發(fā)展充滿自信，關(guān)鍵在于我們能否積極地接受和應(yīng)對其帶來的影響。