我们生活在一个科技快速发展的时代。这对每个进入商业世界的企业和个人都产生两个重要的影响。
首先，技术的发展使得收集数据成为更加容易。科技公司从它们的网站上可以获取点击数据，电商公司在每次交易发生时收集产品和客户的销售数据；信贷机构收集已经或希望获得信贷的人的数据；投资公司拥有股票、债券和其他证券的历史数据；政府机构拥有经济趋势、环境、社会福利、食品安全以及几乎所有其他可以想象的数据。随着收集数据变得相对容易，正如许多企业发现的那样，理解和分析他们收集的数据正在成为一个挑战。
第二，科技的发展赋予了更多的人分析数据和在量化分析基础上做出决策的能力和责任。进入商界的人再也不能把所有的量化分析都交给“专业分析人员”。现在，企业的绝大多数员工都会使用计算机，能够访问相关数据，并接受很容易上手使用的软件培训，例如Excel以及简易的数据库软件。对于这些员工来说，量化分析方法不再是大学里面学到的“高深”的理论方法，而是他们日常工作的重要组成部分。
对于当今的企业来说，能够让更多的“普通”员工具有“数据分析和风险决策”能力，将会使得这些企业获得更大的竞争优势。例如，销售商分析客户数据，了解哪些客户可能会对哪种产品以及促销形式更感兴趣。这使得销售人员可以以不同的方式瞄准不同类别的客户，以实现利润最大化，并为客户提供他们想要的产品和服务。各类金融机构需要理解客户的风险偏好，并找到与客户偏好相一致的投资产品和服务。如果这一点做不好，客户会很容易将投资需求转移到其他同类竞争对手。因此，具有数据分析和风险决策能力对于金融机构非常重要。
对个人来说，科技的发展同样带来严峻的挑战，个人需要不断地学习、提高自身的能力，以应对目前乃至未来的挑战。如果企业需要数据分析和风险决策能力，那么必然会去寻找能够具有这些能力的员工。如果你不会做，那么必然会有其他人去竞争获得相应的岗位。正如前面所述，数据分析和风险决策将不再隶属于“专业分析师”的能力范畴。对于任何专业岗位的人员，拥有数据分析和风险决策能力将会使他们的工作发生质变，可以打开新的视野，发现新的问题，产生创新性想法和方案。
对于非专业分析人员来说，商业世界的数据分析和风险决策不是高深的理论，而是实用的实战能力。人们不需要掌握数学、统计理论，也不需要理解深奥的分析方法。借助软件技术，人们只需要掌握如何“操控”软件去分析以及如何理解分析结果。这就好比人们基本上不知道照相机的原理，但是依然能够照出自己喜欢的照片一样。
【推荐】
对于想要学习和掌握数据分析和风险决策能力的人，我的建议是找到一到两种合适的软件，尽可能去熟悉如何使用软件分析数据，并能够正确理解分析结果，以及基于分析结果制定合理的风险决策。这些软件不要太复杂，不需要太多功能。大部分功能实际上用不上，或者使用频率非常低，为了掌握它们，反而给我们带来很大的学习成本。
常用的数据分析和风险决策能力包括：统计分析、统计推断、回归分析、时间序列分析、模拟分析、决策树分析和优化分析。掌握这些分析能力基本上能够满足日常工作中分析需求。再深入的分析可能就需要专业分析人员的介入和配合完成。
对于非专业分析人员，我建议不要去尝试学习需要编程序才能进行分析的软件，这非常没有效率，除非你个人喜欢这种尝试。我们只需要能够快速、快捷、方便地去分析数据，获取我们进行风险决策的依据即可，不要将时间用在去掌握深奥的理论和方法，就好比为了照相不需要去学习照相机的原理一样，我们只需要具有数据分析和风险决策能力，能够解决我们在工作中面临的问题即可。如果工作需要或者个人兴趣爱好，再去深入研究软件背后的数学理论和专业方法技术。
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