当我们写下我们已经在分析行业走多远，以及接下来会在分析世界发生什么的时候，我们花了一点时间来想想未来。我的所有想法不只是原创的，因为我受到了我在Sunstone商学院一些学生小组的刺激，来想一想未来分析行业的趋势。我们想到了一些作为未来企业的潜在的想法，这些想法可以成为创业过程的其中一环。
让我们用那部经典电影 《黄金三镖客》的标题三段分法来分析：
好的
1. 每一次当人们马上将会在他们的个人生活或专业领域做决策的时候，人们会向数据领域求助，希望获得详细见解。
2. 输出数字将会成为分析行业的过去。所有的数字将会被视觉化，经过彻底的变型翻译，以图片，详细的分析和行动指南等方式呈现出来。
3. 表格将不再作为展示数据的方法，而转身变为分析数据的方法。
4. 数据库系统，数学处理数据的流程和报告工具之间的界限会开始模糊，我们最终将会得到使用分析科学的整合包。
5. 专家将会变得越来越缺少行业相关性，不再只局限于一个数据驱动的主题。这个学科将变得更加广泛。
坏的
1. 不相关的数据将会被存储，和占用磁盘空间，处理性能，数据中心架构，以及带宽和电力。这在全世界范围内都会发生。数据存储的总成本将会越来越低，使这个问题迎刃而解。
2. 信息和噪音将会在同一个数据集当中同时存在，就像现在一样，但是信噪比将会戏剧性的下降。这将使得从数据当中获得任何有意义的东西变得越来越困难。
3. 视觉化呈现数据将会不断进化，人们可能会满足于为数据的视觉呈现方式而惊叹不已，却忘了该如何使用它作出正确的决策。
4. 服务提供商可能会为了解决同一种商业问题准备多种不同的方案，用户将会不得不在其中作出选择，来选一个相对正确的方案。
5. 首席信息官组织和商业功能将会有重叠的地方，他们将争着去完成同样的工作，管理同样的数据库，作出类似的分析，复制不同组织内的同样的平台，展现同样的功能。
丑陋的
1. 从同样的数据集当中有可能会得出完全冲突的结论，这使得决策者退回到使用他个人意志来决策的水平上，甚至最终还有可能会继续作出错误的决定。
2. 分析者们会不断接受刺激和挑战，使用越来越复杂的数学基础，但结论将可能对决策者来说不起任何意义。
3. 使用先进的分析技术，测试任何新技术的有效性将变得很困难，因为算法将变得太复杂，以至于无法进行简单测试。
4. 在分析预测领域，将会发生一系列的自动进程，商业用户将会越来越难发现这个黑箱子里到底在做什么。最后，这将使得大多数人盲目的跟从大的分析机构的品牌，完全信任他们，而不加以自己的理解。
5. 用户最终的结局是，他们将购买各种各样复杂的分析技术，可能不会在应用和分发方面起到任何实际作用。他们将被迫进行这种决策，被迫在多种市场提供的不同信息源产生的压力下作出决策。
大多数分析领域的起步者都正在追逐更好的输出。如果你在脑袋里有这样的执念，那么想一想有哪些想法可能会阻止任何那些坏的或者丑陋的景象，你就有可能会成为这个领域的下一个十亿富翁！
这篇文章是由Sunstone商学院职业规划导师，执行董事Tapan Rayaguru撰写的。Tapan是在这所学校为学生们进行职业规划的老师，他有在IT领域工作20年的职业经验，他在物流，会计管理，预售，商务发展（BD）和商务总监等不同职位上都有过尝试。他同样还在CMC, Ramco Systems 和美国 Infosys等公司工作过，他是IIT Kharagpur研究生毕业，和IIM Calcutta的工商管理硕士学位。（译：纸团）
