商业分析 - 历史与演变

商业分析在技术进步、数据可用性和分析方法的推动下，已经发生了显著的演变。

商业分析的历史和演变总结如下：

1800年代的商业分析

弗雷德里克·泰勒在18世纪在美国创建了第一个商业分析系统，也被称为科学管理。这一概念被用于分析生产流程和劳动者的身体动作，以识别更高的效率。

20世纪初的商业分析

分析改变了全球的工业商业。

20世纪50年代的商业分析

1956年，IBM发明了第一个硬盘驱动器来存储数据，这些数据可以在需要时访问和分析。企业依赖于手动记录保存和简单的统计方法。

1950-1980年间的商业分析

下一代商业智能解决方案基于数据库和数据仓库来存储大量数据。先进的计算机能够进行复杂的计算和数据处理。管理信息系统 (MIS) 的出现被用于改进数据组织。在20世纪70年代至80年代，决策支持系统出现以帮助企业做出更明智的决策。

1980-2000年间的商业分析

在此期间，商业智能兴起，并整合来自各种来源的数据，以提供全面的业务洞察。数据仓库大规模兴起以存储和分析历史数据。

21世纪初的商业分析（2000-2010）

在21世纪，组织认识到对商业智能解决方案的需求。在此期间，互联网、社交媒体和物联网设备上的数据生成量有所增加。IBM、微软、SAP和Oracle等公司走在提供此类解决方案的前沿，以改变企业的运作方式。数据挖掘和预测性分析成为最热门的趋势。

Hadoop和R等开源工具的出现使得更多企业能够获得强大的分析工具，从而利用数据。

近期的商业分析（2010年至今）

人工智能和机器学习已成为企业分析的关键，能够改进预测性和规范性分析。实时分析的开发使企业能够根据当前数据做出决策，从而提高响应能力和敏捷性。云计算的广泛采用为可扩展且经济高效的数据存储和分析选项提供了可能。

商业分析的当前演变

商业分析已从数据收集和统计分析发展到先进的人工智能驱动的洞察力。这种发展反映了技术进步、企业需求的变化以及数据在决策过程中的日益重要性。商业分析的未来有望与人工智能和机器学习更好地集成，更加重视实时数据，并持续关注道德数据使用和隐私。

商业分析的当前演变可以追溯到自动化和大数据的应用。随着大数据的出现，人们期望分析和各种数据源变得更加可扩展和强大。这促进了更强大的工具和系统的开发，这些工具和系统可以处理海量数据。随着云技术的出现，数据不再需要存储在本地。由于需要处理大量数据，当时对自动化分析工具的需求很高。

所有这些都促使企业将其旧软件升级为更强大的程序，这些程序可以快速处理来自不同来源（如云和分布式文件系统）的大量数据集，而不仅仅是传统的RDBMS。由于当前的商业分析，商业分析师也具备了更精确的预测和预测能力。这时，企业意识到了数据分析在业务中的价值。所有这些技术都已经存在，但行业不断增长的需求促使各种规模的企业开始将数据分析融入其日常运营。