随着大数据的兴起组织正在寻求使用高级分析技术从其数据中提取深刻的见解

借助大数据，组织内部正在开发像数据科学家这样的新角色，但是无论角色的名称是定量分析师还是数据科学家，他们都具有共同点，数理统计和概率是这些学科的核心，它们被视为对企业成功至关重要。 

您将很难找到一家不对其数据进行某种统计分析的公司

这些分析大多数是在商业智能（BI）的总称下进行的，BI可能有很多含义，但总的来说，BI用于运行公司的日常运营，其中包括软件，流程和技术，BI使组织能够做出数据驱动的决策并影响变更，术语“数据驱动”是指利用其数据和分析来发掘对业务有实际和可衡量影响的隐藏见解的公司的代名词。

通过对数据应用统计和概率方法，组织可以解锁原本不会引起注意的模式和见解

这些洞察力可以导致收入大幅增加，同时降低业务成本，商业中的统计信息使用范围和应用目前正在发生范式转变，如今数据科学家正在领导应用统计和概率来帮助企业使用其重要的组织资产。

我们看到了统计学家的工作与数据科学家的工作之间的比较

数据科学家以原始形式处理数据，包括结构化半结构化和非结构化数据，数据科学家的输出通常是数据应用程序或数据产品，数据驱动的应用程序正在推动公司创收的方式，数据驱动的应用程序正在创建所谓的“智能企业”，精明的企业不仅允许管理，而且还可以对文件进行排名和归档，从而使分析触手可及，我们看到了有关连接的建议，看到了有关朋友的建议，“数据应用程序”一直在寻找可以增强用户网络的人员。

以上是传统BI与数据科学之间的比较

的区别在于，BI通常是向后看的简单的描述性统计，而数据科学是前向的推论统计，BI将永远是企业的一部分，传统的EDW不会很快消失，但是这些传统系统与新兴技术内存数据库以及其他技术互为补充，以支持大而快速的数据分析。

统计数据一直被认为是业务运营必不可少的工具

从人口普查开始，统计数据已应用于许多方面，对质量和一致性的需求一直是采用统计数据的主要动力，在大数据时代，数据被吹捧为“新石油”，希望具有竞争优势的公司需要以高级分析的形式接受统计数据和概率，毫无疑问数据将继续成为业务成功的控制点，数理统计和概率将是赢得数据策略的关键基础。

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