隨著大數據時代的到來，根據數據分析的需求也由此誕生了數據工程師、數據分析師等相關的職位。如今，AI 技術又與其糾纏在一起。

對於兩種能力的結合，滴滴數據科學部首席科學家謝梁就提到，“凡是有大量數據，並能根據數據找出某種規律並實施操作的業務都能運用機器學習的方法來自動化和優化。”

但現今的數據分析師已經不止於用一張 Excel 表就能達到“走天下”的地步了，他們更需要擁抱新變化，用新技術來武裝自己，比如 AI 技術，那這並不意味著我們需要深入去掌握這門技術？不是，擁有最基礎的一些編程能力，讓新技術變成自己職業進階的武器即可。總之，從其發展趨勢來看，數據分析已不單純指數據分析，或許更應該叫“數據智能分析”。

關於企業數據分析的未來，易觀 CTO 郭煒斷言，“數據永遠是臨時的，分析永遠有時效性，實時數據分析是企業發展 AI 的必由之路。”

上升到企業層面，一家擁有強大數據分析和 AI 技術能力的企業在爆發出巨大能量。

把各種龐雜的數據運用 AI 技術來處理，是未來不可阻擋的趨勢，但是現如今卻也面臨著算力資源不足的問題。在提高計算速度與降低算力成本方面，不少企業都在為這方面做著嘗試。其中Tersa超算網絡算是一個比較好的專為AI開發服務的雲計算平臺，計算速度可以提高十倍，並且降低70%的算力成本，故而成為了不少中小企業的首選。

這是最壞的時代，也是最好的時代，在互聯網風口，爆發的機遇已經來臨！

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