一文了解数据分析师与商业分析师的区别（一）

数据分析师与商业分析师到底有什么不同？很多初入数据岗的职场新人都不明所以，也不知道自己该选择哪个职业方向进行深入发展。 没关系，下面小编让你一文了解两者的主要区别。

如果拿武侠小说来类比，数据分析师与少林的扫地僧相似，工作类型更偏向技术方面，例如对业务数据进行清洗、建模。而商业分析师跟“百家之长”的武当张三丰十分相像，这个岗位不仅要具备数据分析的能力，还要熟悉业务，还要懂得市场、甚至还要懂得金融管理。

现如今，我们处于大数据时代，基本上所有行业都是以数据为驱动，互联网企业则更甚。例如抖音、快手等APP就是根据用户画像及行为偏好等数据，才能结合算法给你不断推推荐你爱看的视频；淘宝、拼多多等APP就是根据这些数据，利用“千人千面”的算法机制促使你拔草下单。

于是，在大数据时代，企业的很多决策是依赖于对数据的分析和判断，比如很多企业会通过数据分析来开拓新业务，并诊断销售额、运营效率、用户使用体验等方面出现哪些问题，并得出结论与优化建议。 而企业为了能够更好的利用这些数据，就由专人负责专项工作，设置了数据分析和商业分析这两个方向的数据岗位。

那么，既然商业分析师和数据分析师这两个工作岗位都要和数据打交道，那两者究竟有何具体区别？

用一句话总结：前者重数据分析，后者重商业分析。

要想掌握商业分析这项技能，可以从理论体系、算法或者工具去实现。按照现在一些专家的提法，从易到难分别为Business analysis和Business analytics，Business analysis商业分析应属于传统商科专业，利用Excel及SQL等简单工具能够完成；后者应属于新兴学科，以商业知识为根基，数理编程为途径，包括图像识别和处理、机器学习、深度学习等等各个方面，人脑驱动工具去发现一些复杂规律和完成复杂分析。

小编觉得大家可以不用在工具上太纠结，Business analysis和Business analytics其实在本质上并没有太大的区别。

国内有很多好用的BI工具可以辅助大家进行商业分析和数据分析，就以国内在BI工具领域排名靠前的Smartbi一站式大数据分析平台为例，自成立以来，思迈特软件一直深耕大数据BI领域，积极打磨产品技术。一方面，思迈特软件积极完善全生命周期产品，多维度提高产品的性能；另一方面，在数据的收集、存储、使用、加工、传输、公开等各个环节，都提供了安全、可靠、可控的保护手段。不仅给用户带来更高效的数据分析服务，还力保产品的安全性。

特别是新推出的 V10版本，Smartbi全面加强安全机制，通过新的功能在稳定性、可维护性方面提供保障，提供用户一个更安全稳定的系统，进一步满足了用户的需求。

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