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近年来，展和我们在信息技术领域取得了巨大进步，演变在技术生态领域中取得的解读阶段一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的数据十年到二十年里，数据和分析一直是分析非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是发都经如何相互关联的，市场中扮演什么角色，展和以及将如何重塑商业业务。演变
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对于那些已经意识到其潜力的解读阶段人群来说，科技是数据一种福音，然而对于那些无法跟上其快速发展的分析人群来说，这也是一种考验。如今，几乎每个行业都离不开数据分析。
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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！
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。
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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。
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，前一阶段的数据分析局限性变得更加突出。
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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快速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。
在社区前所未有的支持下，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。
开创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。
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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，数据科学领域是跨学科的，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。
主要有四种分析类型：描述，阐述过去; 诊断，利用过去的数据研究现在; 预测，通过基于过去数据的见解来预测未来; 规范，通过模型指导最佳行为。
虽然数据分析3.0包含了上述所有类型，但它强调的是最后一种，并且引入了小规模自动化分析的概念。
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通过机器学习创建更多模型，从而让预测变得更加细化和精确。但是，部署这类定制模型的成本和时间是十分昂贵的。最终，通过智能系统实现自动化的数据分析4.0时代到来了。
毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习将带来深刻的影响。机器翻译、智能回复、聊天机器人、会议助理等功能将在未来几年内得到广泛应用。数据挖掘技术、机器学习算法都已取得了大量成果，自动化分析将成为数据分析的新阶段。
我们可以将自动化理解为，人与智能机器的强强联合，从而实现更好的成果。
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与其思考“人类的哪些工作将被机器取代？”我宁愿乐观地考虑，在机器的帮助下，企业能取得哪些新成就？我们该如何在灾难易发地区，通过人工智能程序减少伤亡人数；或者如何在贫困地区建立人工智能驱动的电子学校等。
总而言之，我对数据分析的发展充满自信，关键在于我们能否积极地接受和应对其带来的影响。
责任编辑：庞桂玉 来源： 搜狐 数据分析大数据
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