本节书摘来异步社区《数据分析变革：大数据时代精准决策之道》一书中的第1章，第1.5节，作者： 【美】Bill Franks（比尔•弗兰克斯）译者： 张建辉 , 车皓阳 , 刘静如 , 范欢动 责编： 杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.5 小结
从本章中我们获得的最重要的启发有以下几个。
- 运营型分析代表了分析的工业革命。其超越了使用传统分析手段处理运营问题。
- 多年来，某些企业已经超越了描述性分析和报表，推进到预测性分析。运营型分析通过把分析规范化更进一步。
- 运营型分析流程是嵌入式的、自动的决策制定过程，其在决策的过程中规定要产生的行为并促使行为发生。
- 没有坚实的传统分析基础，就不可能在运营型分析上获得成功。
- 分析1.0时代代表了传统分析方法。它关注的是内部结构化数据的批量分析。
- 分析2.0时代代表了大数据的兴起。它包括了新数据类型、新分析方法以及外部数据的使用。
- 分析3.0时代开启了运营型分析。它是分析1.0时代和分析2.0时代朝统一分析方法的最佳演进。
- 分析驱动的购买决策日渐达到与基于产品物理属性的购买决策并驾齐驱的地步。
- 通过在产品内部支持高科技传感器并基于数据进行分析，公司的行业界限被打破。
- 对于运营型分析驱动的自动化快速决策，数据质量依然重要。
- 分析对创新性的影响是增强而非压制。当前已经为小规模测试新想法提供了方便。
- 许多运营型分析并非基于新概念，而是把旧概念推到新高度。
