在数据分析上，能够做到第四步的预测就已经非常厉害了。在商业数据分析中，我们要强调速度。
数据分析的5个步骤
什么是分析？
我们可以分成几个步骤的话有五个步骤：第一步是必须要理解以前发生的这件事，历史上发生过什么事，第二步明白历史上为什么会发生这件事，第三步目前当下正在发生的什么事，第四步未来预测将要发生什么事情，第五步就是改变未来。
在数据分析上，能够做到第四步的预测就已经非常厉害了。不过，在实际商业价值的产出来说，第一步到第四步基本的商业价值是零。假如我预测Simon今天早上会吃饭，明天早上坐飞机回美国，这个根本没有问题，因为Simon今天晚上肯定会吃饭，美国肯定要回，没有任何价值。我们需要的是要把未来变得更好，这才是分析本身产生价值最重要的一环。
在上图中，我们还容易发现，从第一到第五步之间复杂程度显著增加了。一个好的分析师能改变未来，而一般的分析师能改变现在，差一点的分析师连过去都不知道。
数据分析比的就是速度
实际上数据在过去的几年增长了不同的阶段，以Linkedin相关的数据为例：第一步就是交易数据，以往大家都用兆字节来表示来展示；第二步是CRM，在美国企业里面讲营销、销售，一个人到底是谁，他在哪里住，大约月收入多少钱，在什么公司，这些数据我们叫GB来衡量；再下一步就是网络数据，电子商务的网站，淘宝或者阿里是完全不同的级了，普通的互联网公司，数量级是TB来衡量；第四步就是社交网络数据，推特、脸谱为首的这些社交网络数据，他们产生的数据更大了。
很多人都讲大数据真大，越大越有价值，但真如此吗？大数据背后，大就是慢，就是复杂，就是成本提高，就是没有效率。中国的孙子兵法讲到兵在精不在多，数据再大没有意义也是没有完全没有价值的，所以我们要把大数据做成小数据。
