分析学已经走了很长一段路。它最初是咨询行业的一个支持功能，由后台办公室的一个不知名的家伙完成，他的唯一职责是用微软excel处理数据和绘制一些图表，顾问在为客户制定“策略”时使用这些图表。不了。在《福布斯》看来，数据科学家是21世纪最受追捧的职业。
正如Dunnhumby的Clive Humby所说，数据是新的石油，而理解数据的能力是一种宝贵的技能。麦肯锡(McKinsey)的一份报告称，要充分利用大数据机遇，美国需要150万精通数据的管理人员和14万至19万深度分析人才职位。世界各地的大学，无论是知名的还是不知名的，都注意到了这一点，分析学硕士项目已经成为想要加入这一潮流的学生的热门项目。这将是自互联网发明以来最大的革命。同样值得注意的是，互联网在某种程度上把我们带到了这场革命的最前沿，每秒收集的数据字节比我们知道该怎么处理的还要多。每只手都拿着一部智能手机，每一次滚动、每次点击、每一条推文、每一个“赞”或发帖，每一次对一个页面的访问都是一个数据点，它是一个更大的模式的一部分，等待被发现。根据IBM的统计，当今世界上90%的数据都是在过去两年里创建的，这为“数据倾向者”提供了巨大的机会。
福尔摩斯，用阿瑟·柯南·道尔在《思嘉的研究》中所说的话来说，“在没有数据之前就建立理论是最大的错误。”一些人比其他人更早意识到这一暗示，像Inductis, MuSigma, dunnhumby, AbsolutData和Fractal等玩家出现了。这主要发生在本世纪的第一个十年，统计数据是事情的中心。逻辑回归和细分曾经就像火箭科学，只有少数人有足够的特权去接触它。SAS是“流行”的东西。最重要的是，数据集很小。保险和银行是分析的第一批用户，但银行或保险公司有多少客户?可能有几千个，这些客户最多做几百万个交易。这些数字无论如何都不算小，但也算不上“大数据”。这些分析咨询公司雇佣了一群统计和数学专业的人，他们在自己的台式机或远程托管的小型服务器上构建报告、仪表盘和模型，并开始为客户创造价值。
作为分析的受欢迎程度，接受和意识的增加，信息安全成为一个问题，越来越多的这些客户始于在房屋内看建筑物分析能力。花旗等较大的名称，巴克莱，汇丰银行，amex等人员拥有必要的资源，建立了他们的分析中心。其他人依靠这些咨询公司的需求。虽然越来越多的公司决定自己决定这样做，但这仍然持续到达。
但近年来，分析的范围已经从BFSI扩大。随着谷歌、亚马逊(Amazon)、沃尔玛(Walmart)、netflix等互联网巨头每天收集pb级数据，并利用这些数据推动业务发展，焦点已经发生了转变。咨询可能是分析的早期采用者，但今天的分析更能与这些科技巨头产生共鸣。技术上也有变化。从逻辑回归到神经网络和随机森林。从excel报告，我们已经转移到商业智能平台。我们已经从台式机转向了云计算。咨询公司很难跟上这些变化，因为它们没有发展。统计和数学专家已经被计算机工程师取代了。像Python和R这样的开源语言已经成为了首选语言。 SAS is now obsolete. Analytics is being used in match making, dynamic pricing, sports and even politics. The Obama election campaign was pretty heavy on analytics. Narendra Modi followed suit in India.
所以是的，分析可能是一个较年轻的咨询兄弟，但它正在抛弃它并继续前进。它为自己创造了一个利基，并在这里留下来。我想与以下报价结束。
“在我们信任的上帝中，所有其他人都必须带来数据” - W.爱德华德德德德明，制造大师和统计日
本文由SCMHRD的B S Gaurav和Prateek Kapoor撰写
