5大业务分析工作

随着数据生成的习惯增加在人类中在过去的十年里,使用此信息来帮助的愿望复杂的业务决策。随着时间的推移,企业依靠这些见解来更好地理解他们的消费者,特定的观众与他们的营销目标,完善他们的产品发布日期,等等。

然而,很多发生在我们之前生成的原始数据可以用它来帮助业务决策。对于任何数据分析,数据科学家必须首先通过收集信息,确定什么是最相关的,和清理,所以它是更容易理解。分析师必须工作制定数据的基础上得出结论。

了解更多:数据科学与分析:崩溃

在业务环境中,不过,还有一个不可或缺的步骤需要在数据分析过程:业务分析师必须采取直接收集的信息和应用的需要,组织他们的工作战略解决业务问题。

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业务分析是什么?

业务分析坐在业务策略和技术数据分析的关键。它包括一个数据集和解释一个非常具体的目的,不管是对一个组织解决问题或帮助一个公司未来的业务决策。

“在业务分析,要解决的问题是数据本身一样重要,”说邝陈营销专家学者D 'Amore-McKim商学院和东北的执行董事数据计划。

这是关键的区别在这一领域的研究工作相比,数据的科学。“数据科学可以只是好奇心或查看信息,”他继续说道,“但是(业务分析)是关于使用信息和数据产生影响。”

业务分析人员的主要职责是什么?

业务分析师的职责可以取决于他们工作的公司或他们已经花了数年。他们的工作的核心,然而,所有的业务分析师有一组共同的职责,跨越界限的管理和分析。

通常,这些专业人士交流复杂的结论从数据来领导。这项工作通常包括指示常见模式或趋势,提出解决存在的问题,并提供一致的评估基于聚集的见解和建议。

业务分析师在中期或高级角色也必须有效地领导团队的技术和非技术两贡献者。例如,团队合作在一个业务分析师可能包括“市场经理、数字内容管理、数据科学家,面向客户的人,”成龙说。

这种多样性的团队成员需要业务分析师知道如何“讲语言”不仅仅是那些理解数据,但是每个组的成员。在这一过程中,他们将能够更好的指导讨论如何使用数据来影响一个组织的各种功能。

阅读更多:业务分析师做什么工作?

高级业务分析师中期还必须能够“确定如果有人才缺口,”成龙说。他们必须了解错综复杂的每一个角色在他们的团队,能够识别和沟通技能的理想什么新的候选人必须满足需要。

有一个广泛的理解的团队为业务分析师的需求是至关重要的建立一个高效的队列,可以有效地促进业务的目标。

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5大业务分析工作

有很多常见的业务分析职业专业人士在他们的职业生涯。入门级业务分析师,例如,可能追求标题研究分析师等操作,计算机系统分析师,信息安全分析师,业务数据分析师,等等。

业务分析师已经建立,希望能推进事业发展有一个完全不同的角色需要考虑。下面,我们列出五个最常见的中期高级业务分析师的立场,他们的责任,他们的平均年薪。

高级数据分析师

平均工资:每年100739美元

主要职责:高级数据分析师收集、组织和沟通数据战略业务伙伴。个体在这些角色也可能负责一个小团队,开发基于数据报告系统的见解,并为数据系统提供维护和支持。

分析经理

平均工资:每年109188美元

主要职责:分析经理的标准数据收集策略在他们的团队和监督性能指标,潜在的风险,和其他关键方面的数据收集。其他职责包括应用统计分析数据集,提取信息,并发展终端用户报告,有效沟通的结果。

项目经理(数据/分析)

平均工资:每年109762美元

主要职责:项目经理专门从事数据或分析也有类似的责任一般项目经理。这些人监督数据特有的项目从概念到结论,各个团队成员保持正轨来满足最后期限并完成交付。

主要数据分析师

平均工资:每年117321美元

主要职责:主要数据分析师通常承担领导角色在一个较大的数据团队在一个组织。他们可能设计复杂的数据系统,开发一个复杂的理解组织的业务需求,并使用两个帮助战略指引他们的组织在实现其独特的目标。

分析主管

平均工资:每年150000美元

主要职责:分析董事监督整个团队的业务分析人员,指导他们的过程和积累各种基于数据的结论为业务合作伙伴可操作的策略。这些专业人士也常常层之上的市场研究数据驱动的洞察和与领导协作,识别并满足公司的需求。

如何找到合适的业务分析的作用吗

尽管业务分析师的机会,在找工作是很困难的,往往由于快速增长的领域留下了许多组织没有足够的熟悉他们的数据需要确切地知道他们正在寻找分析时,成龙说。

因此,有抱负的业务分析师需要更广泛的搜索方法。如果清单“分析”,“数据”和“管理”的标题,例如,陈解释说,这个角色很可能仍然结合业务分析人员的培训。同样,“不要气馁,从应用如果预期需求太繁重的数据科学技能,因为这不是他们想要的东西,”他说。相反,自信申请角色列表中至少一个或两个你的技术能力,然后花一些时间在采访中获得更好的理解他们所寻找的,以确保你是一个不错的选择。

业务分析的职业前景

增加使用的数据在几乎每一个行业行业已经导致了一个持续的、积极的职业前景分析背景。然而,数据实践的演进在今年导致需求比以往任何时候都多的那些数据和策略技巧。

Chan解释说,一个驱动因素在这个数据进化是COVID-19大流行。为了保持社会遥远的和安全的病毒,许多人转向工作,购物,和社交网络独家。这导致了人类“生成方式比过去更多的信息…,速度快得多,”他说。

这种转变在信息的数量和速度,它的生成是激动人心的门打开组织希望战略应用数据洞察他们的商业模式。

例如,许多公司正在采取这种新的数据到下一个级别的应用,试图把收集的信息从不同的数据流,用它来通知一个策略。“我们可以一起把这些东西现在非常接近循环之前,我们无法得到的见解,”成龙说。

由于这些发展中实践,有更大的比以往任何时候都需要专业人士的培训需要处理这些大量的数据和策略技巧需要使用这些数据通知决定。

“绝对是一个缺乏供应的人至少有一到两年的经验解决业务问题和可以很容易地融入一个团队,[技术]语言说话,”陈说。“我们难以填补这些职位的行业。”

这种不断增长的需求导致了比以往更多的机会,对于那些正在寻求进入或业务分析领域的进步。

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