商業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以做什么工作？
數(shù)據(jù)智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，傳統(tǒng)商務(wù)與智能商務(wù)的本質(zhì)區(qū)別可以歸結(jié)為一個(gè)詞：“活的閉環(huán)”。“活”的是數(shù)據(jù)，用戶的每一次行為都轉(zhuǎn)化成新的數(shù)據(jù)，流入數(shù)據(jù)的每一次流入都實(shí)時(shí)引發(fā)了各數(shù)據(jù)集的連鎖反應(yīng)；“活”的是算法，用戶的每一次產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)，都成為算法迭代成長(zhǎng)的養(yǎng)分，使得算法更加智能地反映商業(yè)本質(zhì)；下面就有小編為您帶來(lái)商業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以做什么工作的相關(guān)介紹。
一、點(diǎn)線面體的思維模式
用一個(gè)例子開(kāi)篇
舉個(gè)例子:
有一對(duì)雙胞胎，在2011年一起大學(xué)畢業(yè)，一個(gè)加入騰訊，一個(gè)進(jìn)入報(bào)社。7年之后，去騰訊的那位已經(jīng)是年薪百萬(wàn)，而且滿街都是挖他的獵頭。投資人也在挖他，只要出來(lái)創(chuàng)業(yè)就給錢。去報(bào)社的那位，因?yàn)閳?bào)社沉淪了，他曾經(jīng)寄托理想的整個(gè)產(chǎn)業(yè)都沒(méi)有了，一切都需要重來(lái)。
這里不是說(shuō)雙胞胎的素質(zhì)或者能力有多大差異，也不是說(shuō)他們分別跟隨的領(lǐng)導(dǎo)的能力或者個(gè)人操守有問(wèn)題。敲黑板！！！核心問(wèn)題是——這兩個(gè)單位所附著的經(jīng)濟(jì)體，一個(gè)在快速崛起，一個(gè)在快速崩潰。
這就是我們要談的點(diǎn)線面體。其實(shí)我們都有體會(huì)，努力工作的工資收益，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如2013年以前買了騰訊的股票，或者2010年以前買了北上廣的房子。
因?yàn)槟阍倥ぷ鳎氵€是一個(gè)點(diǎn)。一個(gè)月或一年的工資，只是一個(gè)點(diǎn)的努力成果。但是騰訊股票與北上廣房子的收益，是因?yàn)檫@個(gè)點(diǎn)附著于一個(gè)快速崛起的經(jīng)濟(jì)體，這是一個(gè)線性周期的結(jié)果。對(duì)于做投資來(lái)說(shuō)，你需要首先選擇某個(gè)正在崛起的大型經(jīng)濟(jì)體，接著去找一個(gè)領(lǐng)域，投它的成長(zhǎng)周期。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多投資人，會(huì)投資一個(gè)賽道上所有的產(chǎn)業(yè)。為什么呢？因?yàn)樗毁€單點(diǎn)，而是整個(gè)周期的收益。
二、DT時(shí)代商業(yè)數(shù)據(jù)分析師主要做些什么?
許多互聯(lián)網(wǎng)大拿都說(shuō)過(guò)，我們現(xiàn)在所處的時(shí)代是：DT時(shí)代.從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁入數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代，數(shù)據(jù)技術(shù)造就了優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)公司，如阿里、頭條。人工智能嘗試應(yīng)用多個(gè)領(lǐng)域，如無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)、醫(yī)療診斷等。區(qū)塊鏈和虛擬貨幣的大火背后也是數(shù)據(jù)技術(shù)的驅(qū)動(dòng)。可以說(shuō)數(shù)據(jù)技術(shù)給很多公司帶來(lái)以往達(dá)不到的增長(zhǎng)收益。
商業(yè)數(shù)據(jù)分析師
三、商業(yè)數(shù)據(jù)分析師：從BI到AI
BI（Business Intelligence）即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確地提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。而隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，人工智能的發(fā)展又能更進(jìn)一步。
在海量數(shù)據(jù)的今天，傳統(tǒng)方法已經(jīng)難以支撐企業(yè)的正常需求，現(xiàn)在很多數(shù)據(jù)達(dá)到了PB級(jí)。這么海量的數(shù)據(jù)需要更強(qiáng)大的計(jì)算資源，需要強(qiáng)大的挖掘算法等才能給我們挖掘出更多的價(jià)值。
借助BI，用戶可以訪問(wèn)大量數(shù)據(jù)，但必須提出適當(dāng)?shù)膯?wèn)題才能獲得正確的洞察。對(duì)于沒(méi)有BI經(jīng)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)，這證明是有問(wèn)題的，他們可能不知道什么樣的請(qǐng)求會(huì)得到最有價(jià)值的信息。AI是打破這一門檻的關(guān)鍵，它可以有效消除預(yù)先確定問(wèn)題的需要。
AI中的自動(dòng)化功能讓計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)確定數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系，處理BI數(shù)據(jù)分析，以生成相關(guān)洞察，甚至是用戶不知道的必要洞察。發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵業(yè)務(wù)關(guān)系后，解決方案會(huì)自動(dòng)生成儀表板，形象地呈現(xiàn)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。
以制造業(yè)為例，AI和BI可以幫助追蹤之前的機(jī)器故障，并收集導(dǎo)致這些故障的詳細(xì)信息，例如繁重的工作流程或機(jī)器老化。然后這些信息可以應(yīng)用到現(xiàn)有機(jī)器上，機(jī)器根據(jù)類似的情況，當(dāng)需要維護(hù)時(shí)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。最終，制造商將能夠防患于未然，降低維修時(shí)間和成本，最終提高效率。
四、AI和BI結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)更高準(zhǔn)確性
結(jié)合使用AI和BI不僅可以讓更多人能夠使用這些解決方案，還可以增加可被分析的數(shù)據(jù)量。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析大數(shù)據(jù)集的速度比人類更快，這讓每次決策能夠考慮更多信息，同時(shí)減少檢查這些信息的時(shí)間，最終提高使用BI的效率和準(zhǔn)確性。
這在零售業(yè)尤其有效，特別是傳統(tǒng)企業(yè)，由于當(dāng)今電商巨頭的出現(xiàn)，它們正在經(jīng)歷巨大的變化。傳統(tǒng)零售商必須采用智能技術(shù)才能保持領(lǐng)先，通過(guò)結(jié)合AI和BI，零售商可以根據(jù)過(guò)去六年（而不是過(guò)去六個(gè)月）的銷售量數(shù)據(jù)做出庫(kù)存決策。這會(huì)讓零售商更準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者偏好，保證在正確的時(shí)間提供正確的產(chǎn)品，從而在每次決策時(shí)都能將消費(fèi)者擺在重要位置。
五、商業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以做什么工作？
商業(yè)分析師負(fù)責(zé)利用數(shù)據(jù)分析將IT技術(shù)和商業(yè)聯(lián)系起來(lái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)流程，產(chǎn)品，服務(wù)和軟件，評(píng)估生產(chǎn)流程，確定產(chǎn)品需求并向管理層和投資者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建議和報(bào)告。
敏銳的分析師們填補(bǔ)了技術(shù)與商業(yè)之間的鴻溝，提高生產(chǎn)效率并實(shí)現(xiàn)技術(shù)的商業(yè)價(jià)值。國(guó)際商業(yè)分析協(xié)會(huì)（IIBA），定義商業(yè)分析師是“變革的推動(dòng)者”，他們認(rèn)為商業(yè)分析“是一種為組織引入和管理變革的規(guī)范方法，無(wú)論他們是營(yíng)利性企業(yè)，政府或非營(yíng)利組織。“
商業(yè)分析師需要兼具硬軟技能。商業(yè)分析師需要知道如何獲取，分析和報(bào)告數(shù)據(jù)趨勢(shì)，并能夠與其他人分享這些信息并將其運(yùn)用于商業(yè)之中。并非所有的商業(yè)分析師都需要IT方面的背景知識(shí)，只要他們對(duì)信息系統(tǒng)，產(chǎn)品和工具的工作方式有一個(gè)基礎(chǔ)的了解即可。
另外，還有一些商業(yè)分析師是具有強(qiáng)大的IT背景但較少的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)，他們也有興趣從IT技術(shù)崗位轉(zhuǎn)型到這種混合角色
六、作為一個(gè)合格的商業(yè)分析師，我們需要什么能力？
1.統(tǒng)計(jì)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)
2.數(shù)據(jù)特征分析
3.數(shù)據(jù)處理方法
4.數(shù)據(jù)建模
5.數(shù)據(jù)可視化工具和方法
6.業(yè)務(wù)分析方法
而作為數(shù)據(jù)分析的硬核技能，我們有需要掌握一些處理數(shù)據(jù)的工具，包括一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，并會(huì)建模分析，能夠做預(yù)測(cè)分析，再結(jié)合商業(yè)分析的方法和業(yè)務(wù)的一些情況，我們才能做的更好。
身為數(shù)據(jù)分析師，如果你能站在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的位置上，積極地思考問(wèn)題，提出解決方案，有很好的表達(dá)能力，能說(shuō)服企業(yè)人士接受你的觀點(diǎn)，并能全面地推動(dòng)和監(jiān)督方案的實(shí)施，那么你就一定能通過(guò)數(shù)據(jù)推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。這些可能看起來(lái)很難，但是只要你能清楚地指出方向，一點(diǎn)一點(diǎn)地前進(jìn)，你一定會(huì)驚奇地發(fā)現(xiàn)，通過(guò)數(shù)據(jù)影響企業(yè)并不是那么困難，隨著企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴越來(lái)越強(qiáng)，企業(yè)的價(jià)值也會(huì)越來(lái)越突出，升職加薪自然水到渠成。 以上就是小編為您介紹的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師可以做什么工作，希望對(duì)您有所幫助。
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