就在几年之前数据分析科学还依旧局限于研究领域，得益于这些研究者们的贡献，现在大数据已经成为了潮流，人们正争先恐后地进入该领域。
从今年年初到现在，几乎所有的CEO，CIO，CDO，CMO，SVP，CCVP都在试图解答这个无解的问题，寻找未来面临的问题的解决方案。这些典型的问题包括如下。
 
如果让我的公司华丽地进行革新？
如果将自己的服务和产品打入市场？
如何让员工转变原有观念，接受根据有洞察力和创造力的数据分析理念？
如果数据分析能力还不够成熟的情况下，如何做出漂亮的产品？
对于政府主导的项目，我们该如何推动社会的发展，比如通过数据分析来减少犯罪率。
 
举个例子：如果你在石油部门工作，试想下如何才能提高石油的产量？因为先进的科技以及商业利益的驱使已经加速了资源的消耗，我们不得不采用比较困难的方法，比如采集深海石油或者岩石层的石油，对于地质勘探这个问题我就不再班门弄斧了，WAZ和NATS能提供更多有价值的数据。试想一下如果你拥有一双发现黄金的眼睛，这会意味着什么？
没有任何一个行业可以说自己和数据完全无关，随着产生和获取数据的途径越来越多，有远见和智慧的公司机构已经意识到了数据分析能力的重要性，以至于各种CXO们为这些问题寝食难安。
先来了解下什么是数据学&数据分析师
维基百科的定义是这样的：
维基百科：什么是数据学？ 数据学是从数据中获取信息的科学，它包括了很多组成要素，依托于各个领域的技术和理论，其中包括信号分析，数学，概率论，机器学习，统计学，计算机编程，数据工程，模式识别，数据可视化，不确定模型，数据仓库和用于分析数据和开发数据产品的高性能运算技术。数据学并不局限于单纯大数据而已，尽管大数据是其重要的组成部分。
那么什么是数据分析师？
什么是数据分析师？数据分析的从业者称为数据分析师。数据分析需要专业的知识背景，数据分析工作需要具备的能力包括数学，概率学，计算机学，尽管他们未必要拥有这些领域的学位证书。不过通常数据分析师们只擅长其中某个领域，所以数据分析工作通常需要一个团队来完成，这个团队中人们各司其职，相互协助和合作。
为什么数据分析如此重要？为什么是现在？
现在结束上面无聊的概念部分，让我们来探讨下为什么这个词，当今社会究竟发生了什么？
我曾经和我之前的一个合伙人有过一次有趣的谈话，我们探讨了咨询行业为什么变化如此之大的问题。你们可能并没有注意到Booz，Monitor Group这些老牌咨询公司已经被其传统的运作方式拖垮了，如果不去改变传统的运作模式，会有越来越多的公司陷入同样的麻烦之中。
他们面临的问题在于“基于固有模式的咨询服务”，如果你是相关行业的从业者，肯定知道我说的是什么意思。但越来越多的客户更加关心的问题是“如果”，他们不再关心你的长篇大论，因为他们自己就可以完成这些事情。
现在的客户远比你想象的NB的多，他们会在找到你之前自己查找搜集和处理相关资料。他们真正需要的是专业的，具有远见和说服力的具有预测性的建议。如果你不能提供这样的服务，那么你就出局了。
企业数据管理服务领域同样面临着相同的挑战，我们正从单纯的“描述性或者因果分析”以及“请告诉我将会发生什么”的模式转变到“有预测性的，相关和全面的如果-那么模式。”

现在我们已经正式开始步入大数据时代，两个重要因素正促进这种改变。其一，各领域产生大量的数据已经可以为我们所用，其二，基础设施（IaaS）的巨大发展，而这些改变在以前是不可想象的。
这些改变促进了物联网的发展——通过基于地理位置的通讯，实时定位以及嵌入式传感器将原本简单的物体变得具有智慧。下面这幅图展示了我想表达的内容，看看你的公司正处在哪一阶段？
总结
当今社会产生的巨大个人数据将是一个重大的商业机遇，不论去分析交易记录去规避风险或者预测用户的行为来制定用户推广计划，你要做的不仅仅是建设一个看起来很酷的平台，你更需要组件一支NB的队伍和详细的计划。
不要再单一通过数据分析来进行归纳总结来制定商业计划书，我们还需要关注数据分析和机器学习的结合，因为他们可以给我们带来海量数据背后巨大的价值。它可以帮助你解决更高层次的问题并带给你前所未有的的商业价值。