人工智能[4675]解读数据分析的发展和演变都经过哪几个阶段？[1]

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！

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快速发展的人群来说，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。

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