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在前面的文章中我们为大家介绍了计算引擎上的编译器和多样化的数据清洗。这两种事物使得数据分析有了极大的发展，但是数据分析不仅仅是靠这个发展的，还有很多更优质的内容，就是数据分析中有开放的数据孤岛和落地的机器学习技术。这四种的有机结合使得数据发展有了很快的发展。

首先给大家说说开放的数据孤岛。大型组织所面临的一些大问题其实并不涉及花哨的分析。大多数传统行业的公司甚至不能把他们各个子公司，下属部门机构的数据进行有效的汇总和利用。不是因为总数和数量很难，而是因为现代组织中的数据是分散的，分散在诸如一万个数据孤岛中。由于云以及ETL的最新进展，组织以结构化的方式访问更多数据变得越来越容易。下一代数据管理解决方案将在利用这些技术进步，使所有组织的数据及时分析所有合适的人员方面发挥重要作用。这样才能够给大家带来很大的帮助。

然后给大家说说落地的机器学习技术。机器学习刚刚才经历了舆论的炒作高峰期。当机器学习运行产生错误时，常常没有人去责怪它，也没有人愿意从错误中进行总结。但是对于任何一种关键任务分析来说，这绝对是不行的。所以，直到我们能够在整个社会最聪明的知识之上训练人造思维，能够回答企业数据的任何问题的神奇预言离得很远，远远超过五年，十年。而在那之前，我们可能会看到非常专注于机器学习的应用。结构化数据集的黑箱预测分析; 人类辅助技术可以让人们看到不同数据源之间的联系，纠正常见的错误，并通过数据分析发现异常。这些不是科幻小说中承诺的超级智能，而只是让用户更容易找出要问的问题，并帮助指导他们寻找正确的答案。

这些领域，代表了一类技术的发展趋势，这些趋势包括数据智能向业务应用程序的持续迁移，可以将工作流程部署到动态编译器上，ETL快速发展的状态，数据孤岛对组织的可访问性增加，以及通过实用的和非实用的机器学习方法去改进分析工具。

综上所述，这就是为什么数据分析取代了商业分析模式的具体原因了吧，大家在进行数据分析的时候，一定要注意学习和数据分析的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

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