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1.什么是分析3.0？

想要理解分析3.0，我們必須先說說更早的分析1.0和2.0版本。

分析1.0 — 商業智能時代

與更早的商業活動相比較，分析1.0已經能夠客觀分析和深入理解重要的商業現象和數據，并幫助管理者基于客觀事實作出決策，而不是僅憑直覺和經驗！

分析1.0需要企業從最基本的數據管理開始做起，數據量相對較小、流轉速度較低時，數據組可以在數據庫中分別存儲并進行分析。但是，數據庫做數據準備和排序依然是一個難題，分析師花了大量的時間在準備數據上，只花了相對很少的時間在分析上。更糟的是公司只能選擇對幾個非常關鍵的問題進行數據分析，因為分析需要數周甚至數月的時間，其過程艱難且緩慢。而商業智能最重要的匯報系統部分則只描述過去所發生過的事情，既無法解釋過去，也無法預測未來。

分析2.0 — 大數據時代

分析1.0盛行了半個世紀，直到2005年前后才發生了變化。當時谷歌，eBay等硅谷的互聯網公司和社交網絡開始大規模存儲和分析新類型信息。大數據明顯有別于系統內部產生的交易類“小”數據，它是來自公司外部、互聯網、傳感器、各種公開發布的信息，甚至包括音頻和視頻數據。當分析進入2.0時代，商業機會來源于對大數據的分析，所有公司都忙于以此開發新產品和爭取新客戶。

而決策者看慣了的白紙黑字報表也被色彩鮮明、立體效果的數據視覺化替代了。

分析2.0要求公司所具備的能力與分析1.0大不相同。新一代的數據分析師被稱為數據科學家，他們不僅要具備計算能力還要掌握分析能力。數據科學家已不再滿足于被藏在公司內部，他們希望接觸客戶以開發新產品，并為公司出謀劃策，甚至是創造新的商業形態。

分析3.0 — 超級數據分析的產品時代

在分析2.0時代，一些敏銳的觀察者已經洞察到新一輪的變革正在萌發。這種變革的解決方案具有強大的數據收集能力和全新的分析方法，使之不僅能夠優化公司運營，還能被應用到公司的產品中，即把數據智能嵌入到用戶購買的產品和服務之中。

硅谷的大數據先驅公司陸續開始投資面向客戶產品、服務和功能領域的數據分析，它們通過大數據分析吸引更多訪客登錄它們的網站，隨著眾多大公司紛紛介入，這標志著分析3.0時代的來臨。

現在不僅僅是IT公司或者電子商務公司利用數據分析創造新產品和新服務，任何行業的任何公司都在這樣做，因為任何商業行為都會留下“痕跡”，通過分析這些痕跡，就可以更好地幫助客戶和分析市場，從而做出適當的商業決策。

Davenport先生在《哈佛商業評論》精辟的指出：“所謂的分析3.0，就是運用強大的數據收集和分析方法，解決企業在運營和產品服務中遇到的各種問題。”

2.企業3.0又是什么？

20世紀60年代是企業1.0時代，大型主機和批處理是它的技術熱點；20世紀90年代，企業進入了2.0時代，技術熱點是客戶端和服務器；而現在的企業3.0時代，熱點是以內存分析和實時處理為基礎的新技術。

企業3.0是指在如今這個移動和社交網絡的時代，促進企業與客戶之間更緊密的聯系，以及企業內部更深入的溝通。企業3.0強調采用更多自然的方式，使人、商業系統和軟件實現互動，實時實現大規模事件的管理。

3.兩者結合開創企業新境遇。

如今IT業已經從“IT手工作坊時代”（技術焦點雜亂紛呈，大多游離于企業的其它部門之外）過渡到“IT工業化時代”（開始側重流程并將同事作為客戶看待，但仍然缺乏與外部客戶的聯系），如今正在進入“IT數字化時代”（側重于業務模式并將同事視為合作伙伴，同時***與外部客戶聯系起來）。

現在多數企業已經具備了數字化管理團隊、戰略和管控體系，但是在數字化信息輔助領導層決策方面還存在空缺。為開拓數字化機遇并確保核心IT服務已經準備就緒，必須要讓所有的業務主管意識到數字化的價值。在第三次IT浪潮中，有明確的跡象表明CIO與IT部門必須和運營部門、市場部門一起聯手協同工作，以便為B2B或B2C以準實時的速度定制解決方案，解決每一天商業環境中出現的突發問題。

只有充分認識到信息數字化的價值，才能讓IT企業在錯綜復雜的數字化時代下繪制出清晰的前景，同時還可以及時更新現有的IT資產，以適應當今的移動、社交、云計算和大數據分析需求。

盡管分析3.0和企業3.0在定義上存在一些差別，但它們內在的本質卻是非常相似的。如果在企業內部，無論是技術上還是文化上，都能像對待一個戰略資產那樣來對待一切數據，那么就能擁有對客戶、供應鏈伙伴、員工等擁有更全面和準確的看法。