数据分析经历了哪些历程？

计算机时代崛起：计算机的发展和计算技术的发展极大地增强了数据分析的过程。1880年，在使用计算机之前，美国人口普查局花了7年的时间来处理收集到的信息并完成最终报告。 关系数据库诞生：关系数据库由埃德加·科德在1970年代发明，并在1980年代非常流行。关系数据库（RDBM）允许用户编写Sequel（SQL）并从其数据库中检索数据。 数据仓库诞生：在1980年代后期，开发了数据仓库的体系结构，以帮助将来自操作系统的数据转换为决策支持系统。 商业智能(BI)崛起：20世纪80年代-90年代，数据仓库技术的发展大大推动了商业智能的发展，传统存储在各个地方的业务数据开始集中在一起。应运而生的技术还包括ETL和OLAP。 数据挖掘崛起：数据挖掘始于1990年代，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。 大数据来临：2000年到2010年是大数据兴起和备受关注的时期，随着大数据的到来，海量的数据以及新的技术发展，帮助公司将数据转化为洞察力。 数据科学家：2012年9月， Tom Davenport和DJ Patil 在《哈佛商业评论》上发表了“数据科学家：21世纪最性感的工作” 。 增强分析：2017年，Rita Sallman，Cindi Howson和Carlie Idonies在Gartner的研究论文中引入了增强分析的概念，并将其描述为一种新的数据分析方法，可使用机器学习和自然语言生成（NLG）自动化见解。