我們首先來(lái)了解一下出現(xiàn)這個(gè)專業(yè)的大背景是什么。其實(shí)追其原因,根本就是三個(gè)字:大數(shù)據(jù)。
2007年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后,企業(yè)經(jīng)營(yíng)的數(shù)據(jù)大量增加。以前企業(yè)處理數(shù)據(jù),用Excel、Word做做財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)的分析就可以了,而現(xiàn)在出現(xiàn)了大量新的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)了解消費(fèi)者、提升運(yùn)營(yíng)水平。數(shù)據(jù)越來(lái)越多,excel完全支撐不了這么多數(shù)據(jù)的導(dǎo)入,這時(shí)候就需要新的方式,以及了解如何使用新的方式來(lái)分析數(shù)據(jù)的人。
而面對(duì)這樣龐大的數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)的人首先要精通統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),其次他需要一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ),通過(guò)代碼來(lái)分析這些數(shù)據(jù),再者,要將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用于商業(yè)環(huán)境下,他同時(shí)也要懂得商業(yè)知識(shí)。所以,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),對(duì)于這方面的人才,需要同時(shí)掌握這三種知識(shí)儲(chǔ)備。
傳統(tǒng)的商業(yè)分析師、統(tǒng)計(jì)員和碼農(nóng)如果能夠合體,才能成為適合新時(shí)代的business analytics人員。于是企業(yè)要求學(xué)校,特別是商學(xué)院,開設(shè)這樣的專業(yè),培養(yǎng)對(duì)商業(yè)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)都有所掌握的人員,于是Business Analytics孕育而生。
商學(xué)好理解,但是商業(yè)分析師要學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué),和普通的又不一樣。
傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì),主要是學(xué)習(xí)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn),更傾向于市場(chǎng)調(diào)研這塊。比如一隊(duì)消費(fèi)者看了廣告,一隊(duì)消費(fèi)者沒看廣告,誰(shuí)對(duì)品牌認(rèn)知度高?
BA的統(tǒng)計(jì)知識(shí),主要是學(xué)習(xí)如何建立和評(píng)估多變量的統(tǒng)計(jì)模型,最典型的例子就是回歸分析模型。回歸分析在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)中,可能只是重要的一塊而已,而在BA的教育中的統(tǒng)計(jì)部分,幾乎是全部。
再來(lái)看計(jì)算機(jī)知識(shí),BA只用學(xué)其中可能是最簡(jiǎn)單的三塊:
第1是數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL。因?yàn)槠髽I(yè)的數(shù)據(jù)都是儲(chǔ)存在系統(tǒng)里面的。你要分析數(shù)據(jù),首先要知道怎么把數(shù)據(jù)按照你要的方式提取出來(lái)。這就是用SQL寫代碼提取數(shù)據(jù)。
第2就是學(xué)習(xí)怎么在統(tǒng)計(jì)軟件中進(jìn)行編程。以前提到分析數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)最熟悉的是SPSS,像Excel一樣使用就行了。但其實(shí)在國(guó)外很少有人用,F(xiàn)在分析數(shù)據(jù)的流行工具,必須通過(guò)寫代碼的方式進(jìn)行操作,最典型的工具就是R和Python。這里的編程,其實(shí)是統(tǒng)計(jì)編程,和真正編網(wǎng)站的C語(yǔ)言、Java是很不一樣的,也容易的多,但是編程思維是類似的。
第3要學(xué)的計(jì)算機(jī)知識(shí)就是現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)基本上是代替和補(bǔ)充前面所說(shuō)的回歸分析等統(tǒng)計(jì)模型方法。做的事情幾乎是一樣的,就是建模,但做的方法是計(jì)算機(jī)的。不過(guò)很多原則其實(shí)和統(tǒng)計(jì)的回歸分析是一樣的,也都是用R或者Python的代碼來(lái)實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)起來(lái),不會(huì)比回歸分析難太多。
那么問(wèn)題來(lái)了,BA到底做什么?
我們來(lái)通過(guò)Linkedin上的一張The 3 Phases of Business Analytics來(lái)理解一下,BA要做的是什么?
第1個(gè)階段叫做Descriptive Analytics,這個(gè)階段主要是研究“What happened and what is happening”。通過(guò)像data warehousing等一些課程,定義一個(gè)商業(yè)問(wèn)題,找到最合適的分析方法。
第2個(gè)階段是Predictive Analytics,目的是預(yù)測(cè)“what will happen”并分析“why it will happen”。這部分通常會(huì)涉及Machine Learning/Data Mining的知識(shí)。在商業(yè)市場(chǎng)上,主要用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)用戶會(huì)發(fā)生的一些商業(yè)行為,基于此調(diào)整商業(yè)策略。
第3個(gè)階段叫做Prescriptive Analytics,通過(guò)分析“What should I do and why should I do”來(lái)找出最優(yōu)解決方案。
那么BA人才的就業(yè)前景到底怎么樣?
隨著互聯(lián)網(wǎng)滲入各行各業(yè),商業(yè)分析人才的需求也擴(kuò)展到了所有行業(yè)看,據(jù)高盛統(tǒng)計(jì)BA人才缺口現(xiàn)已高達(dá)20W+,而商業(yè)分析師起薪已達(dá)50W,可以說(shuō)是一個(gè)絕對(duì)高薪的崗位!
最能顯示BA人才重要性的例子就是,昔日高盛600名交易員如今只剩2名,在裁員大背景下,數(shù)據(jù)相關(guān)崗位卻增加900個(gè)!成為一名既懂商務(wù)又懂?dāng)?shù)據(jù)的人才是未來(lái)趨勢(shì)!投行、咨詢、四大、科技公司……基本所有公司都會(huì)需要Business Analyst。
根據(jù)薪酬調(diào)查網(wǎng)站Indeed 2月19日發(fā)布的數(shù)據(jù),與商業(yè)分析相關(guān)的職位,收入范圍在58000美金(Business Development Specialist)到127000美金(Data Scientist), 絕大多數(shù)職位收入都超過(guò)68000美金。
那這個(gè)專業(yè)在澳洲就業(yè)前景好嗎?
在澳洲求職平臺(tái)Seek上搜索職位關(guān)鍵詞,就有至少13000多個(gè)職位空缺,而且有很多崗位其實(shí)未被收錄。
所以實(shí)際的需求,比這個(gè)還要高!
除了四大之外,以下這些企業(yè)都在招BA人才。
作為本世紀(jì)最火的職業(yè)之一,商業(yè)數(shù)據(jù)分析師日薪最高可達(dá)1000澳幣。年薪的話,悉尼的中位數(shù)薪資是12萬(wàn)澳幣,墨爾本的是11萬(wàn)澳幣。
小編說(shuō)了這么多,大家應(yīng)該對(duì)這個(gè)專業(yè)的就業(yè)前景有了非常大的信心!