说起数据分析，你能想到的是什么？

根据维基百科的定义，数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据，以便弄清哪些是同质数据，从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据中最有用的部分。

随着大数据时代的到来，根据数据分析的需求也由此诞生了数据工程师、数据分析师等相关的职位。如今，AI 技术的又与其纠缠在一起。

你一定很想说“AI 替代数据分析师”之类的话术，不过对这类来自各种无聊媒体和“专家”的粗浅判断应该保持距离。对于很多重复性的工作，尤其对于数据分析这种有强数据基础的工作来说，AI 想当然能轻易就帮人类解决问题，比如趋势判断，生成一些简单的数据报告等，但这还远达不到“取代”的效果，包括决策性思考以及对业务全局、对人性的了解等工作，至少在你有生之年，不会出现这样的智能机器。

但现今的数据分析师已经不止于用一张 Excel 表就能达到“走天下”的地步了，他们更需要拥抱新变化，用新技术来武装自己，比如 AI 技术，那这并不意味着我们需要深入去掌握这门技术？不是，拥有最基础的一些编程能力，让新技术变成自己职业进阶的武器即可。总之，从其发展趋势来看，数据分析已不单纯指数据分析，或许更应该叫“数据智能分析”。

上升到企业层面，一家拥有强大数据分析和 AI 技术能力的企业在爆发出巨大能量。

对于两种能力的结合，此前在接受 AI 科技大本营采访时，滴滴数据科学部首席科学家谢梁就提到，“凡是有大量数据，并能根据数据找出某种规律并实施操作的业务都能运用机器学习的方法来自动化和优化。”而对于未来的数据开发和运维团队都应当掌握机器学习等 AI 技术的问题，谢梁认为，未来的运维必须智能化才能有效降低程序员的工作负荷，极大提高系统运作效率。在一个部门里，至少需要一个专门的数据挖掘团队来提供相应服务，而如果开发和运维团队都能将人工智能方法从一开始就建立到系统中，那将有更大的竞争优势。

如今，我们可以看到滴滴、携程、美团等国内一线互联网公司一个明显的特点就是数据驱动，把各种庞杂的数据运用 AI 技术来处理，是未来不可阻挡的趋势。

关于企业数据分析的未来，易观 CTO 郭炜断言，“数据永远是临时的，分析永远有时效性，实时数据分析是企业发展 AI 的必由之路。”在他看来，整个移动互联网平台是通过数据分析来找到决策依据的。这就涉及到两个关键问题，第一个是生命周期管理，第二个是运营转化分析、用户画像、应用评级，也就是要知道用户从哪里来，给用户提供的价值是什么，从而最终实现用户价值、产品价值和商业价值。而从企业内部数据到大数据平台再到最后 AI 分析是非常重要的一步，最终要达到企业大数据的实时分析。

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