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原文地址：http://f.dataguru.cn/thread-53698-1-2.html 数据分析，有3个层次： 第一层次 业务主导，业务人员根据他们的经验提出一些变量和阈值，然后由IT人员进行query、汇总，数据分析师的角色就是制作图表。这种分析，其实就是极其简单的决策树。 阈值的决定基本是拍脑袋的，连决策树实现最佳分离度都不用。 第二层次 业务人员能看出数据的问题，但说不出道理，也想不出该找哪些变量，因为关系太复杂，超出他们的认知，这时数据分析师可以介入，用数学手段抽象出模型，这个层次是分析师最喜欢的，因为有成就感，而且一般是肯定能做出来的（因为业务人员可以判断）。 第三层次 业务人员完全无法提供先验知识，这时数据分析师可以自由在数据的天空里翱翔，用各种机器学习的手段进行各种数据挖掘，找出有趣的东西，这个层次是业务人员最不喜欢和抗拒的，因为没他们什么事情。 1可以理解为业务人员的地盘，3可以理解为数据分析师的地盘 3这块，失败率是很高的 其实最好做的还是属于2这块的项目，1的话，体现不出分析师的价值，不好叫价 数据分析师都幻想着3，但实际上大部分时候在1 ，这会让分析师们觉得是失落！理想和现实的落差啊! 业务人员对3是不屑的，他们觉得在遍地都是黄金可捡的时候为啥要去打个100米深的洞找金子？因此往往会将其归结为不切实际的幻想，学究，纸上谈兵等等。 实际的推进，往往是1和2都收拾的差不多没啥油水了，才会去做3。  

原文地址：大数据，香饽饽还是烫手的山芋？ 文章的标题不太好，其实主要说一般的企业如何认识大数据，大数据和传统BI的关系。主要的观点如下： 一些专家认为，除了大量的研讨会，还有各类公司宣称进军大数据领域的雄心，其实际进展至今难见成效。许多企业CIO认为，国内能利用大数据背后产业价值的行业主要集中在金融、电信、能源、证券、烟草等超大型、垄断型企业，其他行业谈大数据价值为时尚早，大数据在企业的运用并不是说只要开放了数据、运用一些技术就可以轻易地发现“金矿”。目前国内大数据应用似乎正在呈现这样的状态：投资人活跃，技术和服务供应商热心，数字媒体高调，而大量应用企业迷惑。   当前IT厂商心态日趋浮躁，急功近利，没有真正去认真研究客户需求、认真研究企业管理，而是还停留在炒作概念甚至捞一把就走的阶段。今天你一个SOA，明天我一个EAI，今天你来网格计算，我明天来个云计算，你一个BI，我来个大数据，等等。   大数据与BI二者之间存在着深厚的天然联系，一对孪生兄弟，它们办公决策工作本身都是一种团队协作和协调，尤其是在数据挖掘和数据分析层面，并没多大的差别。同时，传统BI与大数据的关系，并不是互相替代、排斥的关系，它们犹如人的左脑和右脑，分工不同，传统BI以处理结构化信息为主，大数据以处理非结构化、半结构化信息为重，它们相互依存、相互补充、共为一体，组成企业完整的信息化大脑。 个人理解大数据应用方面宣传的产品推荐、用户行为分析等案例，属于数据分析中的高阶数据挖掘应用，更偏重于机器学习和预测性的分析，而这方面的分析无疑是需要大量的历史数据支撑，因此对大数据的处理能力更显得重要。