Business Analytics专业解析

Business Analytics 专业职业规划解析

首先 我 想说的是，作为一个 Data Analyst ，哪里有 Data ，哪里就有需求你的职位。然而作为商学院 Business Analytics 项目的毕业生，或许你的技术水平还不够处理某些行业或者某些类型的数据，那我们就把这个范围缩小为，商业世界里，哪里有 Data ，哪里就有需求你的职位。

对于行业的选择，举例来说， Rochester 的 MSBA 的就业报告了有这样一段： The MS in Business Analytics program at Simon Business School prepares you for the challenges of analyzing complex sets of ata an applying those finings to make critical an strategic business ecisions. Grauates from this program are prepare to work in a variety of inustries an roles incluing:

1. Frau protection in the Financial Services sector

1. Health care risk preiction

1. National security

1. Mortgage analytics

1. Insurance analysis

这五点其实不算大众，我们大家更多会选择的行业可能是： Finance, Marketing,Information Technology, Healthcare, Entertainment 等等。那这些行业里面，林林总总的公司其实可以划分为三类，一类是以数据为核心竞争力的公司，一类是以数据为业务辅助的公司，一类是完全不碰数据的公司。

以数据为核心竞争力的公司以互联网公司为主，比如 Linkein, Teraata, Mattermark, 这类公司对数据的分析需求大，然而他们也可能更偏好有 CS/DS 背景、对数据架构更了解的求职者；以数据为业务辅助的公司横跨各行各业，比如 Walmart, IBM, Nielsen, 则可能是适合 MSBA 学生大展拳脚的地方，以原有的业务模块为基础，以数据分析为导向，通过数据优化商业决策，这也是为什么“ 40% Statistics+40% Computer Science + 20% Business ”里最后的 20% 必不可少。业务模块，当然也分传统业务模块以及在大数据趋势下新生的新版块。 传统的 Sales, Marketing, Finance, Quality Assurance, Operation 等业务需要数据分析师的辅助，然而公司或许也会设立新的洞察部门，专门负责履行数据驱动商业决策的职责。

所以说，数据分析受大数据趋势影响最大的，同样也是数据分析师最匮乏的地方，应该是金融、快消、零售、广告这些传统行业中需要外部数据进行决策的部门，尤其是所有与消费者打交道的部门（比如金融行业需要外部数据控制风险，快消零售业需要外部数据来随时把握消费者动态来调整销售策略），以及自身就产生大量数据的互联网企业。

刚入职场的应届毕生生，职位可能都是 analyst ，只不过会分为自己公司提供数据分析支持的 (business function)analyst ，和通过数据分析为其他公司提供 professional services 的 analyst. 那么继续往上，无非是两种发展途径，要么以 ata 为主，在公司内部或者是在此种类型的咨询公司持续扮演 ecision-support 的角色；要么就是从数据转向业务，以数据为辅助手段让自己成为业务专家 , the most important thing, is not the at a you have but the question you ask.

最后，作为 ba/s 的推崇者，我个人认为，这个领域，无论是在国内还是国外都还有太多的空间，虽然大家一贯选择的方式，都是先确定职业规划，选准行业和职位，再不断充实自己，但我认为，探索自己的兴趣，发掘自己的价值，如果市场上没有适合自己的职位，那就创造一个，才是更为霸气的做法。

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