1.什么是分析3.0？
想要理解分析3.0，我们必须先说说更早的分析1.0和2.0版本。
分析1.0 — 商业智能时代
与更早的商业活动相比较，分析1.0已经能够客观分析和深入理解重要的商业现象和数据，并帮助管理者基于客观事实作出决策，而不是仅凭直觉和经验！
分析1.0需要企业从最基本的数据管理开始做起，数据量相对较小、流转速度较低时，数据组可以在数据库中分别存储并进行分析。但是，数据库做数据准备和排序依然是一个难题，分析师花了大量的时间在准备数据上，只花了相对很少的时间在分析上。更糟的是公司只能选择对几个非常关键的问题进行数据分析，因为分析需要数周甚至数月的时间，其过程艰难且缓慢。而商业智能最重要的汇报系统部分则只描述过去所发生过的事情，既无法解释过去，也无法预测未来。
分析2.0 — 大数据时代
分析1.0盛行了半个世纪，直到2005年前后才发生了变化。当时谷歌，eBay等硅谷的互联网公司和社交网络开始大规模存储和分析新类型信息。大数据明显有别于系统内部产生的交易类“小”数据，它是来自公司外部、互联网、传感器、各种公开发布的信息，甚至包括音频和视频数据。当分析进入2.0时代，商业机会来源于对大数据的分析，所有公司都忙于以此开发新产品和争取新客户。
而决策者看惯了的白纸黑字报表也被色彩鲜明、立体效果的数据视觉化替代了。
分析2.0要求公司所具备的能力与分析1.0大不相同。新一代的数据分析师被称为数据科学家，他们不仅要具备计算能力还要掌握分析能力。数据科学家已不再满足于被藏在公司内部，他们希望接触客户以开发新产品，并为公司出谋划策，甚至是创造新的商业形态。
分析3.0 — 超级数据分析的产品时代
在分析2.0时代，一些敏锐的观察者已经洞察到新一轮的变革正在萌发。这种变革的解决方案具有强大的数据收集能力和全新的分析方法，使之不仅能够优化公司运营，还能被应用到公司的产品中，即把数据智能嵌入到用户购买的产品和服务之中。
硅谷的大数据先驱公司陆续开始投资面向客户产品、服务和功能领域的数据分析，它们通过大数据分析吸引更多访客登录它们的网站，随着众多大公司纷纷介入，这标志着分析3.0时代的来临。
现在不仅仅是IT公司或者电子商务公司利用数据分析创造新产品和新服务，任何行业的任何公司都在这样做，因为任何商业行为都会留下“痕迹”，通过分析这些痕迹，就可以更好地帮助客户和分析市场，从而做出适当的商业决策。
Davenport先生在《哈佛商业评论》精辟的指出：“所谓的分析3.0，就是运用强大的数据收集和分析方法，解决企业在运营和产品服务中遇到的各种问题。”
2.企业3.0又是什么？
20世纪60年代是企业1.0时代，大型主机和批处理是它的技术热点；20世纪90年代，企业进入了2.0时代，技术热点是客户端和服务器；而现在的企业3.0时代，热点是以内存分析和实时处理为基础的新技术。
企业3.0是指在如今这个移动和社交网络的时代，促进企业与客户之间更紧密的联系，以及企业内部更深入的沟通。企业3.0强调采用更多自然的方式，使人、商业系统和软件实现互动，实时实现大规模事件的管理。
3.两者结合开创企业新境遇。
如今IT业已经从“IT手工作坊时代”（技术焦点杂乱纷呈，大多游离于企业的其它部门之外）过渡到“IT工业化时代”（开始侧重流程并将同事作为客户看待，但仍然缺乏与外部客户的联系），如今正在进入“IT数字化时代”（侧重于业务模式并将同事视为合作伙伴，同时***与外部客户联系起来）。
现在多数企业已经具备了数字化管理团队、战略和管控体系，但是在数字化信息辅助领导层决策方面还存在空缺。为开拓数字化机遇并确保核心IT服务已经准备就绪，必须要让所有的业务主管意识到数字化的价值。在第三次IT浪潮中，有明确的迹象表明CIO与IT部门必须和运营部门、市场部门一起联手协同工作，以便为B2B或B2C以准实时的速度定制解决方案，解决每一天商业环境中出现的突发问题。
只有充分认识到信息数字化的价值，才能让IT企业在错综复杂的数字化时代下绘制出清晰的前景，同时还可以及时更新现有的IT资产，以适应当今的移动、社交、云计算和大数据分析需求。
尽管分析3.0和企业3.0在定义上存在一些差别，但它们内在的本质却是非常相似的。如果在企业内部，无论是技术上还是文化上，都能像对待一个战略资产那样来对待一切数据，那么就能拥有对客户、供应链伙伴、员工等拥有更全面和准确的看法。
