数据分析是个古老的职业，可能从人类诞生起就存在，小孩子出生之后也是在不断的学习知识、收集信息进行综合评估中成长起来的。

在古代，因为数据分析手段的原始简单，收集和掌握信息需要的是耐心与勇气，所以，那些每天仰望星空的人逐渐成为了数据分析领域的大师，也形成了星象学家和中国的风水大师们。当然，对于那些孜孜不倦分析数据的人，回报还是巨大，比如诸葛孔明对长江风向的长期观测，预见到了东风到来，赤壁之战打败曹操八十万水军。

应该说，那个时候的数据分析工具是粗糙的，虽然也是大数据，但利用程度很差，挖掘也不充分，还带有相当的偶然性，数据分析结果因人而异且可靠性不足。直到统计学的出现。

有了高级数学，有了概率论，有了统计学，数据分析终于有了科学的方法，可以进行各种各样的抽样调查，也可以基于方程式进行未来的预测，人的作用变成了选择模型和进行计算。随着统计学的深入发展，相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、生存分析、神经网络逐渐被应用到各行各业，数据分析成为了国家行政的依据，也成为了企业制定战略和执行计划的抓手。

计算机的出现本来就是为了解决人们手工计算的无奈。用数十数百的算盘高手一起计算也很难跟得上的导弹模型，用电子计算机就可以迎刃而解，从几个小时完成到几分钟完成，如今的智能手机，小小的身躯就可以超过十年前巨型机的运算能力。人在这方面已经望尘莫及。

2016年，谷歌的围棋程序横空出世，战胜了人类的顶尖旗手，也标志着这一被认为是人类最复杂的智力运动遭遇到机器人的暴力破解。即便围棋机器人至今还不完美，运用的算法逻辑依然有瑕疵，但已经足够对付人类血肉构成的大脑了。在这个时代，我们在进行数据分析的时候，存储不再需要人工干预，计算不再需要手工操作，留给我们的只有制定规则、给出算法，然后等待结果，等待各种漂亮绝伦的图标表呈现。

对于很多企业来讲，以前的数据分析需要的是专业的咨询机构，或者企业内部高级的数据分析人员。现在，很多企业的业务系统架设在云上，云计算厂商提供了各种各样的分析工具，简单的学习就可以上手操作，甚至连CEO本人都可以自主的看到报表。于是，信息的传递的层级最大的被简化，数据的利用率最最大化的提高。

不过，也正是因为数据分析的平民化、云化和智能化，社会上的各种人都需要具备大数据思维和基础分析能力，人的作用没有消失，相反，还在加强。面对相同的数据，不同的人的分析选择是不同的，不同的人对同样结果的解读也会千差万别，能力高低会决定数据使用的质量，非专业人士的参与更需要专业人士的指导与把关。在未来，数据分析不再是个别人的能力，而应该是所有人的基础能力，人不再是数据分析的仆人，而是变成了数据使用的主人。

本文转自d1net（转载）

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