商业分析及其与数据分析的差别

商业分析及其与数据分析的差别一、什么是商业分析？“商业分析是将数据从各种来源和各种类型转化为使用技术，量化和表示技术来支持，改进和/或自动化业务决策的洞察的过程”。商业分析流程具体包括数据管理，数据可视化，预测建模，数据挖掘，预测模拟和优化。组织可以利用这些分析的数据来创建计划，探索替代方案，监控运营和财务绩效，分配资源，预测未来的结果并应对业务环境的变化。二、商业分析的构成分析-使用现代数据挖掘和预测工具来识别可以帮助做出更好的业务决策的模式，并使经理们展望潜在的未来趋势。通常回答的问题包括“最好的结果是什么？”，“为什么这样做？”等。数据管理-涵盖数据的收集和存储。概念包括数据的存储方式和位置，谁可以访问它，如何被访问，甚至可以被访问。其中的一些例子包括使用基于云的存储，甚至使用办公室中托管的存储服务器。在分析数据管理方面，大多数管理人员将集中精力于过去的工作，为什么工作以及未来的工作。商业智能-这是使用报告工具和仪表板来了解大部分基于事件的问题，如“多少？”等。当实施商业智能操作时，通常会更好地了解当前事件和发生了什么在过去影响他们。绩效管理-这个广泛的术语涵盖了用于跟踪和管理业务绩效的操作和工具。这包括财务报告和预算预测等任务。三、为什么有商业分析专家的需求？对于能够提取大量数据的大量数据的能力的专业人士的需求日益增长。随着组织可用信息量的不断增长，迫切需要对这些数据做出意义，以便在行业中具有竞争优势。业务分析可用于任何部门，从销售到产品开发到客户服务。毕业生有资格从事数据技术人员，数据科学家和银行，金融，物流，保健，制造，信息技术和政府组织领域的分析师。分析师的平均工资为33,000美元。当然，业务分析师和数据分析师都将重点放在数据，研究，测试和结果上。但商业分析与数据分析有什么区别？数据分析用于识别，组织和解释广泛领域的数据的工具和技术提供核心培训。虽然数据分析和商业分析之间存在重大的重叠，但商业分析项目更专注于分析业务应用。分析是一个多学科领域，基于高级数学，统计概率和计算机科学的研究。数据分析专注于分析中不同领域和专业领域的基础知识。这包括以下领域的培训：数学和统计建模;计算机编程和数据系统架构;和组织沟通。它还包括称为数据挖掘的过程，分析的中心方面，确定如何识别，提取，分类，清理，解释和准备呈现相关数据。数据分析项目中的典型课程包括：高级定量方法;数据挖掘;数据可视化和预测分析。商业分析是数据分析中专门从事分析业务应用程序的专业化。商业分析计划建立在数学，统计学和计算机科学的基础之上，但是与商业界的需求相一致，其中效率优化，风险评估和成本管理是最重要的问题。这些项目侧重于如何部署分析工具和技术来决策，制定营销策略，设计新产品和服务，以及改进许多其他业务绩效的关键方面。商业分析中的典型课程包括：业务决策的数据挖掘；营销分析；网络和社交媒体分析;数据可视化和预测业务分析。数据分析项目通常开设在计算机科学，应用数学和信息技术的院系。相比之下，商业分析更多的是开设在商学院或职业学院。数据分析和商业分析之间有相当大的课程重叠，这是因为在分析领域的学位课程没有专有的命名。此外，商业分析中的许多核心课程（包括营销分析和网络分析）可能会成为数据分析中的选修课程。因此，可能会针对商业分析课程定制更传统的数据分析项目。作为研究项目的一部分，潜在学生应该比较所需和选修课程，以确保他们找到一个最符合他们需求和期望职业目标的项目，而不管该项目如何命名（即数据分析与商业分析）。重要的是要注意，提供数据分析专业的MBA课程不等同于数据分析科学硕士或商业分析科学硕士学位。这些MBA课程通常包括较少的分析重点课程。四、什么是商业分析师？业务分析师提供与业务的整体功能和日常业务相关的分析。这个角色的人可能会进行关键业务任务的研究，组织，沟通和监督，如：1、融资新计划或软件2、为员工选择合适的办公空间3、创建简化的工作流程4、选择最好的供应商来处理5、确保投资回报率（ROI）很高商业分析师比数据分析师对分析技术方面的倾斜度要低一些，这种类型的分析通常涉及更简单的公式和计算。商业分析师预计在企业管理方面有更强的背景。良好的沟通能力是商业分析师的必需品，因为他们的工作任务是向人们传递他们获得的信息。伟大的商业分析师也是很好的问题解决者;这个角色在压力下需要大量的快速思考。五、什么是数据分析师？数据分析师需要大量的深入数据，并做出显示信息整体意义的报告。数据分析师是数据挖掘过程中的专家，其工作涉及检查大量现有数据，以便识别新的数据集或趋势。数据分析师角色中的一个人可以收集信息并为以下重要举措产生结果：1、了解网站上的用户行为2、识别有用的人口信息3、管理用户或客户的数据库4、在潜在投资方面计算收益5、使用A/B测试来优化营销活动数据分析师必须具有较高的技术能力。这个角色工作的重点是复杂的数据库，统计数据和公式。类似地，数据分析涉及的数