什麼是業務分析？ 職業、薪酬和工作角色 [2022]

在過去的十年中，數據出現了前所未有的爆炸式增長，這不可避免地影響了已經競爭激烈的市場。 所有部門和行業的組織都產生大量數據，導致對能夠解釋和分析信息以在工作場所做出更好決策的專業人員的需求猛增。

除此之外，對雲的訪問增加以及技術正在發生變化的所有其他方式、數據挖掘和數據分析都在決定企業的成敗方面處於領先地位。 雖然傳統的電子表格已經退居二線，但富有洞察力和可操作性的數據可視化和交互式業務儀表板正在成為趨勢。

這就是業務分析發揮作用的地方，並將我們帶到最合乎邏輯的問題——什麼是業務分析？

什麼是業務分析？

用最簡單的術語來說，業務分析是指企業如何使用不同的技術、技能和實踐來分析數據、獲得新見解並改進戰略決策。 它依靠統計分析來做出數據驅動的決策，以提高生產力、收入和效率。

儘管業務分析有多個用例，但其在商業組織中的應用包括以下內容：

• 分析來自各種來源的數據，包括雲應用程序、CRM 軟件和營銷自動化工具。
• 監控關鍵績效指標 (KPI) 和趨勢以及它們如何實時變化。 它極大地幫助企業快速準確地得出結論。
• 業務分析不僅限於跟踪當前趨勢； 通過結合統計數據和高級分析，它有助於預測未來趨勢並獲得有關消費者及其行為的寶貴見解。
• 借助業務分析方法完成的大量數據分析，企業可以放心，他們的所有決策都有數據支持，不僅在一個業務場景中，而且在幾乎所有業務場景中。

業務分析使用多種方法從數據中獲取洞察，您選擇的方法將取決於您的業務目標。 無論您使用哪種方法，結果都是一樣的——可操作的洞察力有助於改善業務。

讓我們看一下業務分析的一些關鍵要素：

數據挖掘：業務分析的一個有用元素，包括幾種不同的技術，如聚類、回歸和異常值檢測。 數據挖掘是過濾大量數據集以發現​​使用統計、機器學習和數據庫系統難以發現的趨勢和模式的過程。

數據聚合：在分析數據之前，必須對數據進行整理、清理、集中和過濾，以消除任何不准確或冗餘。 它是通過數據聚合實現的，其中涉及收集和收集數據並以壓縮格式呈現。

文本挖掘：文本挖掘是從應用程序文本或萬維網中提取原始數據的過程，這些數據隨後可用於開發新產品、改善客戶服務和體驗，以及評估市場競爭對手的表現。

預測：顧名思義，預測分析特定時期或季節的數據，以對未來的行為或事件做出明智的預測。

數據可視化：業務分析的絕對關鍵方面，數據可視化就是以圖形和圖表的形式提供可視化表示，以便快速輕鬆地進行數據分析。 它是通過數據可視化軟件實現的，該軟件有助於實時跟踪 KPI 和業務指標，以更好地評估績效和目標。

業務分析的職業範圍

傳統的業務分析依賴於大型集中管理的數據倉庫或數據服務器，這些數據倉庫影響了許多組織的戰略決策。 然而，傳統的商業分析工具缺乏強大的數據可視化手段和數據存儲設施。

但最近情況發生了變化； 現代業務分析已成為機器語言驅動的平台，可提供更好的數據理解和數據可見性。 更快、更智能、更自動化的技術與靈活的開發方法相結合，有助於減少延遲，並允許業務分析師從異構數據源中提取數據。

如今，業務分析已遍布所有領域，在社交媒體、消費者數據、金融、銷售、營銷、人力資源、搜索引擎優化和電子商務等領域擁有強大的立足點。

此外，商業分析市場最近出現了顯著的增長。 用數字表示，2020 年商業分析市場的估值為 679.2 億美元，預計到 2026 年這一數字將達到驚人的 1036.5 億美元，預測期間（2021-2026 年）的複合年增長率為 7.3%。

隨著微軟、甲骨文和 IBM 等主要參與者主導市場，業務分析領域將隨著對熟練業務分析師的需求同步增長而繼續增長。 事實上，美國勞工統計局預測，2018-2028 年期間，商業分析師的就業人數將增長 14%，遠高於所有職業的平均水平。

對數字工具的日益依賴以及業務分析對技術的嚴重依賴使得業務分析的職業非常安全，並擁有充足的增長機會。 此外，該領域人才和專業知識的嚴重缺乏正促使公司以高薪聘請熟練的專業人員來填補業務分析中的不同工作角色。

upGrad 和 IIT 德里的“應用業務分析”業務分析證書可以幫助您提高業務績效並推動增長。 由於該課程 100% 在線進行，因此您無需放棄對業務運營的關注。 因此，現在就預訂您的座位，並在接下來的七個月內向世界一流的學院和行業專家學習！

從世界頂級大學在線學習商業分析課程。 獲得碩士、Executive PGP 或高級證書課程以加快您的職業生涯。

各種工作角色

在管理公司數據方面，業務分析師是關鍵人物。 無論是哪個行業或組織，每個業務分析師的工作概況都需要多才多藝和廣泛的技能。 因此，讓我們來看看業務分析必須提供的頂級工作角色和頭銜：

1. 數據分析師

數據分析師的任務是解釋數據並分析結果，以響應需要解決的特定業務問題。 數據分析師的工作概況包括數據採集、數據庫管理、使用統計方法和技術進行數據解釋和分析、識別複雜數據集中的模式、通過定期審查過濾和清理數據、識別用於流程改進的工具和技術以及報告分析. 了解印度數據分析師的薪水。

2. 數據科學家

數據科學家使用 Python、SAS、R 和 SQL 等多種技術進行定性數據分析。 簡而言之，數據科學家的任務包括識別數據源、自動化數據收集過程、發現大型數據集中的模式和趨勢、預處理結構化和非結構化數據集、構建機器學習模型和算法、識別業務挑戰、提出解決方案瓶頸，並使用數據可視化工具呈現有價值的見解。

3. 數據工程師

數據工程師的主要職責包括開發和維護符合業務需求的架構、提高數據質量、開發數據採集流程、處理大型數據集以解決業務問題、確定持久數據可靠性和效率的方法、部署統計和機器學習方法，執行規範和預測建模，並與利益相關者互動。

4. 數據架構師

數據架構師是數據管理背後的關鍵人物之一。 他們負責開發數據庫解決方案、安裝信息系統並確保其功能、設計流程圖和數據模型、確保新應用程序或軟件的結構要求、優化數據庫系統、提供管理信息系統 (MIS) 支持以及改進整個系統通過測試和故障排除的性能。

5. 數據庫管理員

考慮到他們負責監督數據庫的正常運行以及管理基本業務數據的備份和恢復，數據庫管理員的工作至關重要。 除其他外，管理員的工作職責包括構建高質量的數據庫系統，將數據分發給正確的用戶，通過快速響應查詢最大限度地減少數據庫停機時間，記錄和執行數據庫策略，以及確保數據的安全性、完整性和隱私性.

6. 分析經理

監督上述所有角色的是分析經理，負責調整分析策略以實現成功的數據分析和報告。 經理尋找、配置和實施分析解決方案，領導數據分析師團隊，整理來自不同來源的報告，構建有效的數據解釋、分析和性能係統，並跟踪最新的行業趨勢。

業務分析薪資範圍

現在，讓我們看看印度一些最受歡迎的業務分析工作角色的平均工資。

如何成為業務分析師？

如果您是一個想要從事商業分析事業的新人，請確保您擁有信息系統、商業、會計、人力資源或任何其他相關領域的學士學位。 另一方面，如果您已經與業務或 IT 領域相關聯，那麼您很可能擁有許多業務分析師技能，可以快速轉移到業務分析師的職責。

無論您的教育和專業背景如何，您都需要具備一些關鍵技能才能讓自己脫穎而出。

1. 技術技能

技術技能與業務分析師的核心職責相關聯。 如果您對業務分析方面的職業感興趣，請確保您掌握編程語言、數據可視化、數據熟練度和軟件開發等技術技能。

2. 軟技能

雖然技術知識對於業務分析師的工作很重要，但軟技能同樣不可或缺。 業務分析師必須掌握的一些基本軟技能包括溝通、演示、批判性思維和組織技能。 閱讀成為業務分析師所需的技能列表。

3. 業務分析師認證

如果您的目標是提高您在業務分析領域的專業發展，請考慮獲得專業認證。 如果您想了解如何利用數據和分析來做出更好的業務決策，則商業分析執行研究生課程是最佳選擇。 以下是課程亮點：

• 為期 11 個月的完全在線課程
• 300 多個小時的學習，100 多個小時的現場課程，8 個以上的案例研究和作業，以及四個實用的實踐頂點項目
• 全面涵蓋基本業務分析工具、語言和庫
• LIBA 的課程結業證書
• 定期的疑慮清除會議
• 與行業專家的指導會議
• 通過招聘驅動器、工作機會門戶和模擬面試提供職業支持

結論

除非收集、分析和充分利用數據，否則生成大量數據是沒有用的。 無論企業大小，從數據分析中收集的信息為推出新產​​品和服務、跟踪業績和銷售以及做出明智的業務決策提供了基礎。

業務分析師在業務和技術之間起著至關重要的聯繫。 鑑於業務分析對組織的明顯好處，它的範圍不斷擴大，無論大小公司都在尋找具有合適技能的合格專業人員。

商業分析職業前景廣闊。 立即與 upGrad 合作，開始在業務分析領域等待您的有益職業旅程。