热门留学专业：商业分析是什么？
大数据正在改变商业世界的各个角落并为决策提供动力。从大型企业到高等教育和政府机构，无数数据源产生的海量数据正在帮助公司扩大其经营范围、促进销售、更有效地运营以及不断推出新产品和服务。
为了理解所有这些数据并使用它来提高竞争力，公司必须同时应用商业分析和数据分析。这两个领域经常令人困惑，因为它们看起来似乎是可以互换的。在本文中，我们将检查两个职能部门的目标，并比较它们的岗位和职责，以帮助您确定哪条道路适合您。
商业分析与数据分析：概述
商业分析和数据分析都涉及处理和操作数据，从数据中找到见解，以及利用该洞见来提高业务绩效。那么，这两类分析之间的根本区别是什么呢？
商业分析侧重于数据对业务的影响以及相关操作，例如公司是否应该开发新产品线或优先考虑一个项目而不是另一个项目。商业分析是指技能、工具和应用程序的组合，使企业能够衡量和提高核心业务职能（如营销、客户服务、销售或 IT）的有效性。
数据分析涉及梳理大量数据集，以揭示模式和趋势，得出有关假设的结论，并通过基于数据的见解支持业务决策。数据分析试图回答诸如“地理或季节性因素对客户偏好的影响是什么？”或“客户背叛我司转到竞争对手的可能性有多大？”等问题。数据分析的实践包括许多不同的技术和方法，也经常被称为数据科学，数据挖掘，数据建模或大数据分析。
商业分析简介
商业分析（BA）是对公司数据的不间断的探索，重点是应用统计分析技术来揭示有助于推动创新和财务绩效的信息。商业分析驱动的组织将大数据视为宝贵的企业资产，为业务规划提供动力并支持未来战略，而商业分析可帮助他们从这一洞察中获得最大价值。
商业分析主要有三种类型—描述性分析、预测性分析和规范性分析。这些通常分阶段实施，可以共同回答或解决公司可能遇到的任何难题。
描述性分析回答了“发生了什么？的相关问题。这种类型的分析评估历史数据，以获取有关如何规划未来的见解。由于自助服务数据访问和相关工具以及仪表板的广泛可用性，高管和非技术专业人员可以从大数据生成的见解中受益，从而提高业务绩效。
预测分析是通往洞察之路的下一步。它使用机器学习和统计技术来帮助企业预测未来事件的可能性。但是，由于预测分析本质上是概率性的，因此它实际上无法预测未来。它只能根据过去发生的事情来建议最可能的结果。
规范性分析根据描述性和预测性分析的结果探索可能要采取的操作。这种类型的分析结合了数学模型和业务规则，通过对不同的场景和权衡建议多种可能的响应来优化决策。
公司可以使用任何或所有这些技术，但不一定按此顺序使用。商业分析可以在任何部门实施，从销售到产品开发再到客户服务，这要归功于具有直观界面和与许多数据源深度集成的现成工具。其中许多解决方案使用户能够在没有数据科学家帮助的情况下应用高级分析模型，从而为在大型数据集中发现隐藏的见解创造了新的机会。
商业分析需要足够数量的高质量数据，因此寻求准确结果的组织必须跨不同系统集成和协调数据，然后确定要提供给业务的数据子集。
参考文章：
https://www.talend.com/resources/business-analytics-vs-data-analytics/
撰稿：Ivy
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