数据是事物存在、发生和发展的数字化的记录，只有事物发生了才会有数据记录，有了数据，我们才可以了解过去发生了什么，才能对这些现象做多元化的分析，总结出一定的结论和规律，并指导我们的社会实践活动。所以，数据分析的目的是为了对过去发生的现象做评估和分析，找寻事物存在的证据，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出结论并形成能够指导未来行为的知识或者依据。
所谓的洞察，就是理解事物为何会发生，找到事物发展的规律，并对未来事物的发展进行预测。商业洞察就是对商业逻辑的探寻，寻求商业现象背后的逻辑和因果关系，从而为商业决策提供相关依据。人类的洞察力来自于对外部世界的敏锐观察，并将观察到的信息经过大脑加工形成对外部世界万物的认知，基于这些认知做出更加正确的决策，从而能轻松的获得更好的收益。
数据分析的终极目的是预测未来事物怎么样发展。如果我们对商业社会现象有足够的数据，通过数据挖掘，找到事物的发展规律，则必然能够对商业社会的近期和中期的发展趋势与趋势做出一定的判断，这就是数据分析所带来的洞察。
在传统的商业模式下，很多公司除设立了市场部门还设立了市场研究部门，它们利用统计抽样的方法了解市场情况、消费者的需求，并利用统计分析的方法来寻找规律，获得商业洞察。在大数据时代，慢慢的变多的数据集让企业有更多的资源来获取商业洞察。
无论是相关性或者关联性关系，还是因果关系，应用这些事物之间的关系来对未来做出预测和判断，以及利用这些关系来把控事物的发展趋势，都是大数据时代下的需求。并不是大数据不强调因果关系或更注重关联关系，而是大数据的量级与分析成本还很高，与其花费大量的时间去研究事物之间的因果关系，还不如利用数据挖掘成果快速做出行动，最终发现因果关系，这对于指导企业做出规划大有裨益。
大数据是数据加工的方式，代表着人们的思考方式。数据分析过程就是人们思考的过程，这些思考的过程不断沉淀，会形成丰富的处理数据的方法，也会产生更多的价值和智慧。
这些智慧是我们赢利的基础。如果要想获取更多的财富，必须要了解事物发展背后的逻辑，并利用这个逻辑来指导自己的日常生活。当我们掌握了更多的规律之后，就能够减少决策失误，从而在发现的商机中获得超额的回报。
数据分析可以帮助我们发现商机，商机代表商业机会。商业机会都带有时效性，如果今天的数据分析揭示了新的方法和理论，最好明天就付诸实施，如果没有及时实施，则商机就不再是商机了。
预测是数据分析的终极目标。前面我们提到“数据”是数字化的证据，而在日常管理上，数据的价值更加在于其是“数字化的依据”，是决策的依据。而如果要作为依据，那么数据就必须对未来的状况做出判断，即要对未来做出预测。数据分析是为经营和管理决策服务的，终究是要指导我们未来的实践，所以预测是数据价值最能发挥力量的地方。
但我们也知道，预测也是最难的。无论是对经济的预测还是对天气的预测，都对我们的生活带来正面的影响，如果我们也可以预测到天气变化，就能够提前做好应对措施，将恶劣天气带来的影响与损失降低到最小；如果我们也可以预测到未来经济的变化，就能够及时做出判断，为未来的经济发展准备好；如果我们也可以预测到竞争对象的策略，就能够提前做好应对措施，确保不被竞争对手打倒；如果我们也可以预测到客户的购买量，就能够提前生产，缩短交期，提升客户的满意度。
预测是我们认识客观世界的基本技能，也是自然科学研究的基本出发点。通过一系列分析历史数据能够掌握事物的规律，从而就可以推导未来的事物变化，从而做出更好的应对策略。淘宝的大量交易数据让阿里巴巴精准预测了2008年的金融危机，从而让其能够有效规避了席卷全球的经济危机带来的影响。而在2000年左右，有大量的互联网公司倒闭了，虽然有很多企业拥有大量互联网用户的数据，但是因为缺少对数据的分析，对互联网的发展变化凭感觉做出了错误的预测，导致经营决策错误，最终倒闭。
预测是一门科学，需要丰富的历史数据和长期探索的算法。这些预测的方法也应该要依据外部环境的变化做出调整。没有一个方法能够精准预测未来，而我们努力做的就是达到更加精准。
全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著，转载已获得作者认可。
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