什么是业务分析？ 职业、薪酬和工作角色 [2022]

在过去的十年中，数据出现了前所未有的爆炸式增长，这不可避免地影响了已经竞争激烈的市场。 所有部门和行业的组织都产生大量数据，导致对能够解释和分析信息以在工作场所做出更好决策的专业人员的需求猛增。

除此之外，对云的访问增加以及技术正在发生变化的所有其他方式、数据挖掘和数据分析都在决定企业的成败方面处于领先地位。 虽然传统的电子表格已经退居二线，但富有洞察力和可操作性的数据可视化和交互式业务仪表板正在成为趋势。

这就是业务分析发挥作用的地方，并将我们带到最合乎逻辑的问题——什么是业务分析？

什么是业务分析？

用最简单的术语来说，业务分析是指企业如何使用不同的技术、技能和实践来分析数据、获得新见解并改进战略决策。 它依靠统计分析来做出数据驱动的决策，以提高生产力、收入和效率。

尽管业务分析有多个用例，但其在商业组织中的应用包括以下内容：

• 分析来自各种来源的数据，包括云应用程序、CRM 软件和营销自动化工具。
• 监控关键绩效指标 (KPI) 和趋势以及它们如何实时变化。 它极大地帮助企业快速准确地得出结论。
• 业务分析不仅限于跟踪当前趋势； 通过结合统计数据和高级分析，它有助于预测未来趋势并获得有关消费者及其行为的宝贵见解。
• 借助业务分析方法完成的大量数据分析，企业可以放心，他们的所有决策都有数据支持，不仅在一个业务场景中，而且在几乎所有业务场景中。

业务分析使用多种方法从数据中获取洞察，您选择的方法将取决于您的业务目标。 无论您使用哪种方法，结果都是一样的——可操作的洞察力有助于改善业务。

让我们看一下业务分析的一些关键要素：

数据挖掘：业务分析的一个有用元素，包括几种不同的技术，如聚类、回归和异常值检测。 数据挖掘是过滤大量数据集以发现使用统计、机器学习和数据库系统难以发现的趋势和模式的过程。

数据聚合：在分析数据之前，必须对数据进行整理、清理、集中和过滤，以消除任何不准确或冗余。 它是通过数据聚合实现的，其中涉及收集和收集数据并以压缩格式呈现。

文本挖掘：文本挖掘是从应用程序文本或万维网中提取原始数据的过程，这些数据随后可用于开发新产品、改善客户服务和体验，以及评估市场竞争对手的表现。

预测：顾名思义，预测分析特定时期或季节的数据，以对未来的行为或事件做出明智的预测。

数据可视化：业务分析的绝对关键方面，数据可视化就是以图形和图表的形式提供可视化表示，以便快速轻松地进行数据分析。 它是通过数据可视化软件实现的，该软件有助于实时跟踪 KPI 和业务指标，以更好地评估绩效和目标。

业务分析的职业范围

传统的业务分析依赖于大型集中管理的数据仓库或数据服务器，这些数据仓库影响了许多组织的战略决策。 然而，传统的商业分析工具缺乏强大的数据可视化手段和数据存储设施。

但最近情况发生了变化； 现代业务分析已成为机器语言驱动的平台，可提供更好的数据理解和数据可见性。 更快、更智能、更自动化的技术与灵活的开发方法相结合，有助于减少延迟，并允许业务分析师从异构数据源中提取数据。

如今，业务分析已遍布所有领域，在社交媒体、消费者数据、金融、销售、营销、人力资源、搜索引擎优化和电子商务等领域拥有强大的立足点。

此外，商业分析市场最近出现了显着的增长。 用数字表示，2020 年商业分析市场的估值为 679.2 亿美元，预计到 2026 年这一数字将达到惊人的 1036.5 亿美元，在预测期间（2021-2026 年）的复合年增长率为 7.3%。

随着微软、甲骨文和 IBM 等主要参与者主导市场，业务分析领域将随着对熟练业务分析师的需求同步增长而继续增长。 事实上，美国劳工统计局预测，2018-2028 年期间，商业分析师的就业人数将增长 14%，远高于所有职业的平均水平。

对数字工具的日益依赖以及业务分析对技术的严重依赖使得业务分析的职业非常安全，并拥有充足的增长机会。 此外，该领域人才和专业知识的严重缺乏正促使公司以高薪聘请熟练的专业人员来填补业务分析中的不同工作角色。

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各种工作角色

在管理公司数据方面，业务分析师是关键人物。 无论是哪个行业或组织，每个业务分析师的工作概况都需要多才多艺和广泛的技能。 因此，让我们来看看业务分析必须提供的顶级工作角色和头衔：

1. 数据分析师

数据分析师的任务是解释数据并分析结果，以响应需要解决的特定业务问题。 数据分析师的工作概况包括数据采集、数据库管理、使用统计方法和技术进行数据解释和分析、识别复杂数据集中的模式、通过定期审查过滤和清理数据、识别用于流程改进的工具和技术以及报告分析. 了解印度数据分析师的薪水。

2. 数据科学家

数据科学家使用 Python、SAS、R 和 SQL 等多种技术进行定性数据分析。 简而言之，数据科学家的任务包括识别数据源、自动化数据收集过程、发现大型数据集中的模式和趋势、预处理结构化和非结构化数据集、构建机器学习模型和算法、识别业务挑战、提出解决方案瓶颈，并使用数据可视化工具呈现有价值的见解。

3. 数据工程师

数据工程师的主要职责包括开发和维护符合业务需求的架构、提高数据质量、开发数据采集流程、处理大型数据集以解决业务问题、确定持久数据可靠性和效率的方法、部署统计和机器学习方法，执行规范和预测建模，并与利益相关者互动。

4. 数据架构师

数据架构师是数据管理背后的关键人物之一。 他们负责开发数据库解决方案、安装信息系统并确保其功能、设计流程图和数据模型、确保新应用程序或软件的结构要求、优化数据库系统、提供管理信息系统 (MIS) 支持以及改进整个系统通过测试和故障排除的性能。

5. 数据库管理员

考虑到他们负责监督数据库的正常运行以及管理基本业务数据的备份和恢复，数据库管理员的工作至关重要。 除其他外，管理员的工作职责包括构建高质量的数据库系统，将数据分发给正确的用户，通过快速响应查询最大限度地减少数据库停机时间，记录和执行数据库策略，以及确保数据的安全性、完整性和隐私性.

6. 分析经理

监督上述所有角色的是分析经理，负责调整分析策略以实现成功的数据分析和报告。 经理寻找、配置和实施分析解决方案，领导数据分析师团队，整理来自不同来源的报告，构建有效的数据解释、分析和性能系统，并跟踪最新的行业趋势。

业务分析薪资范围

现在，让我们看看印度一些最受欢迎的业务分析工作角色的平均工资。

如何成为业务分析师？

如果您是一个想要从事商业分析事业的新人，请确保您拥有信息系统、商业、会计、人力资源或任何其他相关领域的学士学位。 另一方面，如果您已经与业务或 IT 领域相关联，那么您很可能拥有许多业务分析师技能，可以快速转移到业务分析师的职责。

无论您的教育和专业背景如何，您都需要具备一些关键技能才能让自己脱颖而出。

1. 技术技能

技术技能与业务分析师的核心职责相关联。 如果您对业务分析方面的职业感兴趣，请确保您掌握编程语言、数据可视化、数据熟练度和软件开发等技术技能。

2. 软技能

虽然技术知识对于业务分析师的工作很重要，但软技能同样不可或缺。 业务分析师必须掌握的一些基本软技能包括沟通、演示、批判性思维和组织技能。 阅读成为业务分析师所需的技能列表。

3. 业务分析师认证

如果您的目标是提高您在业务分析领域的专业发展，请考虑获得专业认证。 如果您想了解如何利用数据和分析来做出更好的业务决策，则商业分析执行研究生课程是最佳选择。 以下是课程亮点：

• 为期 11 个月的完全在线课程
• 300 多个小时的学习，100 多个小时的现场课程，8 个以上的案例研究和作业，以及四个实用的实践顶点项目
• 全面涵盖基本业务分析工具、语言和库
• LIBA 的课程结业证书
• 定期的疑虑清除会议
• 与行业专家的指导会议
• 通过招聘驱动器、工作机会门户和模拟面试提供职业支持

结论

除非收集、分析和充分利用数据，否则生成大量数据是没有用的。 无论企业大小，从数据分析中收集的信息为推出新产品和服务、跟踪业绩和销售以及做出明智的业务决策提供了基础。

业务分析师在业务和技术之间起着至关重要的联系。 鉴于业务分析对组织的明显好处，它的范围不断扩大，无论大小公司都在寻找具有合适技能的合格专业人员。

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