一文了解資料分析師與商業分析師的區別（一）

資料分析師與商業分析師到底有什麼不同？很多初入資料崗的職場新人都不明所以，也不知道自己該選擇哪個職業方向進行深入發展。 沒關係，下面小編讓你一文了解兩者的主要區別。

如果拿武俠小說來類比，資料分析師與少林的掃地僧相似，工作型別更偏向技術方面，例如對業務資料進行清洗、建模。而商業分析師跟“百家之長”的武當張三丰十分相像，這個崗位不僅要具備資料分析的能力，還要熟悉業務，還要懂得市場、甚至還要懂得金融管理。

現如今，我們處於大資料時代，基本上所有行業都是以資料為驅動，網際網路企業則更甚。例如抖音、快手等APP就是根據使用者畫像及行為偏好等資料，才能結合演算法給你不斷推推薦你愛看的視訊；淘寶、拼多多等APP就是根據這些資料，利用“千人千面”的演算法機制促使你拔草下單。

於是，在大資料時代，企業的很多決策是依賴於對資料的分析和判斷，比如很多企業會通過資料分析來開拓新業務，並診斷銷售額、運營效率、使用者使用體驗等方面出現哪些問題，並得出結論與優化建議。 而企業為了能夠更好的利用這些資料，就由專人負責專項工作，設定了資料分析和商業分析這兩個方向的資料崗位。

那麼，既然商業分析師和資料分析師這兩個工作崗位都要和資料打交道，那兩者究竟有何具體區別？

用一句話總結：前者重資料分析，後者重商業分析。

要想掌握商業分析這項技能，可以從理論體系、演算法或者工具去實現。按照現在一些專家的提法，從易到難分別為Business analysis和Business analytics，Business analysis商業分析應屬於傳統商科專業，利用Excel及SQL等簡單工具能夠完成；後者應屬於新興學科，以商業知識為根基，數理程式設計為途徑，包括影像識別和處理、機器學習、深度學習等等各個方面，人腦驅動工具去發現一些複雜規律和完成複雜分析。

小編覺得大家可以不用在工具上太糾結，Business analysis和Business analytics其實在本質上並沒有太大的區別。

國內有很多好用的BI工具可以輔助大家進行商業分析和資料分析，就以國內在BI工具領域排名靠前的Smartbi一站式大資料分析平臺為例，自成立以來，思邁特軟體一直深耕大資料BI領域，積極打磨產品技術。一方面，思邁特軟體積極完善全生命週期產品，多維度提高產品的效能；另一方面，在資料的收集、儲存、使用、加工、傳輸、公開等各個環節，都提供了安全、可靠、可控的保護手段。不僅給使用者帶來更高效的資料分析服務，還力保產品的安全性。

特別是新推出的 V10版本，Smartbi全面加強安全機制，通過新的功能在穩定性、可維護性方面提供保障，提供使用者一個更安全穩定的系統，進一步滿足了使用者的需求。