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商务分析专业详解

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2018-02-25 来源:新东方前途出国


摘要: 什么是 Business Analytics? 维基百科上给出的定义是:Business analytics (BA) refers to the skills, technologies, applications and practices for continuous iterative exploration and investigation of past business performance to gain insight and drive business planning. Business analytics focuses on developing new insights and understanding of business performance based on data and statistical methods. 其实简单来说,Business analytics 是对企业等机构所拥有的数据进行分析,不仅仅是市场数据,还包括用户行为和喜好等数据,目的是导出对商业决策和商业活动有用的信息。 不同的公司对business analysis 有不同的定义,但是总的来说 business analysis 的主要工作是设计维护公司的business processes,还有的公司把公司范围的一些 projects management 也归属为 business analysis , 这种公司范围跨很多部门。现在大部分公司 都是用 ERP 系统,所以 business analysis 就变成了设计 ERP 系统的 process flow ,对于全公司 ERP 系统的维护都是 IT 部门来维护,所以好多公司会把 business analysis 归 到 IT 部门。

1. Business Analytics 相关情况介绍

 

1.1 什么是 Business Analytics?

维基百科上给出的定义是:Business analytics (BA) refers to the skills, technologies, applications and practices for continuous iterative exploration and investigation of past business performance to gain insight and drive business planning. Business analytics focuses on developing new insights and understanding of business performance based on data and statistical methods.

 

其实简单来说,Business analytics 是对企业等机构所拥有的数据进行分析,不仅仅是市场数据,还包括用户行为和喜好等数据,目的是导出对商业决策和商业活动有用的信息。 不同的公司对business analysis 有不同的定义,但是总的来说 business analysis 的主要工作是设计维护公司的business processes,还有的公司把公司范围的一些 projects management 也归属为 business analysis , 这种公司范围跨很多部门。现在大部分公司 都是用 ERP 系统,所以 business analysis 就变成了设计 ERP 系统的 process flow ,对于全公司 ERP 系统的维护都是 IT 部门来维护,所以好多公司会把 business analysis 归 到 IT 部门

 

备注:ERP系统,就是Enterprise Resource Planning, 是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。它是从MRP(物料需求计划)发展而来的新一代集成化管理信息系统,它扩展了MRP的功能,其核心思想是供应链管理。它跳出了传统企业边界,从供应链范围去优化企业的资源,优化了现代企业的运行模式,反映了市场对企业合理调配资源的要求。它对于改善企业业务流程、提高企业核心竞争力具有显著作用

 

1.2 Business Analytics 的开设情况 

Business Analytics 是近年来才如雨后春笋般冒出来的专业,5 年前还很少看到这个专业。 像 UT-Austin, Rochester, MSU, GWU 等学校,都是近一两年才开设的。究其原因,主要是越来越多公司,尤其是那些科技公司,如国外的 Google, Facebook, Twitter 等,国内的如腾讯、百度、阿里巴巴、新浪等,越来越重视数据的收集与分析。在这些科技巨头眼中, 世界已经进入大数据(Big Data)时代。

 

从这种情况我们可以知得,Business Analytics 这个专业还很新,但发展会很快,相信还会有越来越多学校开设这个专业,就业前景也会被看好。 从专业名称来看,大部分学校都是叫 MS Business Analytics,有些直接叫MS Analytics, 还有些叫MS in Predictive Analytics. 从设置的院系来看, 这个专业多数设置在商学院下,如 UT Austin, Rochester, MSU, GWU 等;有些设置在工程学院下,如西北大学; 也有设置在信息学院下的,如 CMU(卡耐基梅隆大学)。设置在工程学院及信息学院下的项目,对数学背景和计算机背景要求高很多。设置在商学院下的项目,目 前能够搜得到的有 15 个,其中排名前 100 的有 10个,排名 100 后的有 5 个。

 

1.3 Business Analytics 课程设置

Master of Business Analytics 绝大多数都是以就业为导向的,贴合就业实际 big data-- analytical work 的角度来培养学生。课程也以实用唯多,基本是以 MIS(小的但是实用的编程(vba+sql),一些 database 的知识等)+STAT(教你用统计软件/帮统计软件编程 来自动分析等)+一些 management 的知识。

 

因此,大部分学校的课程上都会有 Data Analysis Programming, Data Analytics , Optimization, Probability and Statistics, Calculus. Web Analytics etc. 相对的,在招生喜好方面,学校也表示鼓励数学、计算机、工程等背景。

 

University of Texas-Austin (德州大学奥斯汀分校)的 MS Business Analytics 核心课程设置:

MIS 381N: Data Analytics Programming

MIS 381N: Optimization and Decision Analysis

BA 385T: Financial Management

MIS 381N.1: Introduction to Data Management

STA 380: Introduction to Business Data Analytics

MIS 382N.9: Advanced Data Analytics I: Predictive Modeling

STA 380.18: Advanced Data Analytics II: Unsupervised Learning and Time Series

MIS 382N.11: Business Intelligence Capstone

 

1.4 Business Analytics 就业方向

1. 就业岗位: 这个专业的就业方向主要是当数据分析师和程序设计师。在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。常见的有 Analytics Analyst, Applications Analyst, Business Analyst, Business Technology Analyst, Credit Risk Analyst, Data Mining Analyst, Data Modeling Analyst, E-Commerce Business Analyst, Fraud Analyst, Informatics Analyst, Marketing Analyst, Marketing Database Analyst, Operations Research Analyst, Programmer/Analyst, Research Analyst, Risk Analyst, SAS Analyst, Promotional Planning etc.

 

2. 常见的一些行业有:

企事业单位、集团公司、IT、金融、证券、咨询策划等涵盖经济分析、市场调研、情报 研究、数据采集集合及相关领域的行业。

 

而较常见的雇主有:政府、外资投行、商业银行、 投资公司如葛兰素史克(中国)投资有限公司等;电脑公司如 IBM、惠普等;手机行业如苹 果、三星等;互联网网站如 Googleyahoo、百度等;专业的第三方数据分析公司;大 型连锁商贸机构如 Wal-Mart、家乐福等。

 

3. 就业前景: 商业分析是一个较新的专业,但其却有很好的就业前景。现在越来越多的政府机关、 企事业单位都选择招收数据分析师资质的专业人士为他们做出科学、合理的分析、以便正确决策;越来越多的风险投资机构把数据分析师所出具的数据分析报告作为其判断项目是 否可行及是否值得投资的重要依据;越来越多的高等院校和教育机构把数据分析师课程作 为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容;越来越多的有志之士把数据分析师培训内 容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。

 

2. BA申请攻略

 

2.1美国商业分析申请要求工作经验要求: 除了 NYU 要求申请者有至少 5 年以上的工作经验之外,其他学校对申请者都没有硬性要 求工作经验。

 

2.2 专业背景和先修课要求: 美国商学院下,目前搜索到开设了 Business Analytics 项目的学校总共有 15 个,现将这 些学校对申请者的专业背景和先修课的要求,分以下三种情况:

情况一 对数学、编程类课程有先修课要求,例如Cincinnati ,MSU, GWU, San Francisco

情况二 对数学课程有先修课要求,例如Fordham, Connecticut , Stevens理工学院;

情况三 无明确先修课要求,例如UT Austin, Rochester, Louisiana State, NYU, Drexel ,Tennessee, ASU , RPI

 

情况一:明确有数学和编程先修课要求 

University of Cincinnati (辛辛那提大学)

专业背景:官网表示适合工程、技术、数学等理科背景的申请者。

先修课: 1) 数学类科目:微积分课程(三个学期,包括微积分Ⅰ、Ⅱ和多元微积分)、线性 代数或矩阵表法(小秘回复:不能通过 on-line 自学,必须在某所大学修读这些课程, 申请时可以没有这类成绩单,但必须在开学前提供);

2) 计算机编程知识:程序设计语言,比如:Ruby, Python, C, C++, Matlab, Java, Visual Basic, Pascal, or FORTRAN(可以接受 on-line 自学)。

 

Michigan State University (密歇根州立大学)

专业背景:官网表示更适合工程、计算机、数学、经济学、商业科学等背景的申请者。

学术要求:本科绩点 3.0 以上

先修课要求: 1) 计算机编程(CSE)科目:C, C++, Java, Matlab,编程Ⅰ和 II 等;

2) 统计类科目(STT):概率论与数理统计Ⅰ和 II 等,且这类课程分数要在 3.0 以上;

3) 3) 数学类科目(MTH):微积分Ⅰ,线性代数Ⅰ,应用线性代数等,且这类课程分数要在 3.0 以上;

上述课程,小秘回复,都以通过大学选修,也可以通过 online provider like Coursera 自学,只要能证明你有学过这些课程)

技能要求:熟练进行文字、数据和电子表格的处理、具备计算机网络、数据库管理系 统等技能。掌握编程语言,比如:C, C++, Python, Java, HTML,拥有统计软件包的处理经验

 

University of San Francisco (旧金山大学)

专业背景:适合本科或者工作背景是数学、计算机科学、工程、金融、经济或相关领域的申请者,但并不作为强制要求,只要能满足先修课即可。

 

先修课要求:概率论和数理统计,线性代数,编程(比如:JavaPython 或者 C++)类课程,另外不要求但是建议申请者有微积分、离散数学和数据结构方面的知识。

 

George Washington University(乔治华盛顿大学)

先修课要求:良好的统计、微积分、计算机编程类课程背景,如果不具备需要在开学前读先修课。

 

情况二:明确有数学先修课要求

University of Connecticut(康涅狄格大学)

先修课要求:大学微积分课程(绩点在 C 以上)(小秘回复:For students who did not take calculus in the undergraduate degree we recommend that they just take the class at any college. As long a s the committee can see a grade for the class, this is fine. No need for it to be in with your undergraduate transcripts.

 

Fordham University(福特汉姆大学)

专业背景:本科是商业、经济学、计算机科学、工程学和统计学或者是 MBA 等数理分析背景的申请者,以及有工作经验的申请者更为适合。

先修课要求:统计学、预测和建模的基础知识,但没有满足先修课要求的也可以申请,在正课开学前去研究生院修课就可以。

 

Stevens Institute of Technology(史蒂文斯理工学院)

专业背景:本科背景为数学、计算机科学、工程学或相关学科的申请者。

先修课要求:学过一年的大学微积分课程。具备大学水平的概率、假设检验和估计等基础知识。

 

情况三:无明确先修课要求

University of Texas-Austin(德州大学奥斯汀分校)

专业背景:建议申请者本科背景是商业、数学、统计、计算机科学、物理和其他技术性或定量分析背景的(比如经济学、运筹学或工业工程),但没有先修课要求。

 

偏好具有一定数学能力和定量分析或技术培训经验的申请者,另外也提到偏好具有较强沟通能力和积极性的申请者。

 

Rochester University(罗彻斯特大学)

背景要求:重视申请者的个人素质(包括:团队领导能力、沟通技能和个人积极性)、 实习或全职工作经验(是否有清晰的职业规划)、学术能力(小秘回复:There are no prerequisites for(包括:GMAT GREGPA)。

从官网没有看到对申请者的专业背 景的要求,但是从专业介绍来看,更倾向于招生具有或期望发展数据建模、统计分析技 术等定量分析能力的申请者。

 

商务分析学校分析及背景提升建议

 

Business Analytics 这个专业在先修课要求上来讲在商科里还是比较严格的,因此要特别注意各校对于先修课的要求。另外要提一下的就是,从先修课要求来看,这个专业特别适合本科读数学统计、计算机/信息技术以及工程类专业的学生申请,因此假如有这类背景的学生想申请商学院,又希望读一个就业前景很好的专业,那么 Business Analytics 将是一个很好的选择。

 

实习经历推荐:

申请者有两个或以下各类实习即可:

a、 国内大型 IT 公司:如华为、中兴通讯、海信、UT 斯达康通讯、海尔集团、神州数 码、网易、百度、新浪、腾讯、阿里巴巴等等。IT 公司的适合的部门有运营部、研发部、市场部等

 

b、 国内较大型的咨询公司:北京和君创业咨询、赛诺市场研究、朴智咨询、上海华然投资咨询等等,岗位必须要涉及核心业务,如商业分析、商业战略等等。

 

c、 国内大型银行或基金公司:如四大国有银行,交通银行、招商银行、中信银行、民生银行、易方达基金、华夏基金、南方基金、嘉实基金、博时基金、大成基金、广发基金。适合的部门有公司业务部、个人金融业务部、证券业务部、信贷管理部、风险管 理部。

 

d、 国内大型企业市场部,岗位内容必须涉及到市场分析相关。 

 

拓展阅读:

国外数据分析行业发展现状:

 

数据分析行业,在国外的发展已经非常成熟,每年有上千亿美元的市场份额。在国外,数据分析非常重要,在美国有专门的数据中心,为全国甚至全球的数据分析行业提供数据平台,还有一些图书馆,专门设有数据分析,数据统计图书收藏,为数据分析行业的从业人 员提供查询搜索平台。

 

在全球 500 强企业中,90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区,数据分析普遍被作为运营决策的前提要素,为社会经济的高速发展发挥了巨大贡献。在国际发达国家中,数据分析工作已经相当普遍和专业,渗透到了各个领域当中。数据分析被视为影响政府和企业进行投资分析、信贷融资、企业经营 管理、企业战略规划、决策管理等重大决策的依托,保障了社会经济的平稳快速运行。

 

中国数据分析行业发展历程:在我国,数据分析工作正在被逐渐的受到重视,越来越多的人们意识到此项工作环节的重要性。 08 4 月份,经我国资委审批、民政部备案后,中国 商业联合会数据分析专业委员会正式成立,这是数据分析行业内唯一的协会,它的成立标志着我国数据分析行业在经济发展中的地位已经被得到充分的认可,数据分析工作也会因 此走向更加规范的发展轨道。

 

数据分析行业的未来发展: 在数据分析行业相对完善的美国,这类人才仍有较大缺口。就像麦肯锡报告指出的: McKinsey Global Institutes Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity estimates that by 2018, the United States alone could face a shortage of 140,000 to 190,000 people with deep analytical skills as well as 1.5 million managers and analysts with the know-how to use the analysis of big data to make effective decisions.

 

而在中国,随着我国经济的快速增长和本土企业规模的不断扩大,企业经营决策由“经验决 策” 不断向“数据决策”的规范,各个行对于决策效果和收益最大化的追求会不断加强, 越来越多的政府机构和企业开始意识到数据决策的准确性和安全性,因此对于帮助促进实 现这些效果的数据分析专业人士的需求会越来越多。在经济发展的各个领域中,人们已经充分意识到数据分析工作是做决策工作的重要前提这样一个重要作用。从我国经济发展的 现状来看,社会对帮助实现安全准确决策的数据分析专业从业人士的需求也越来越大,供不应求


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