【職業開箱】認識商業分析師與數據分析師的工作內容、必備能力等 9 大差異！

本文目錄  ：

• 商業分析師（Business Analyst）跟數據分析師（Data Analyst）的工作內容差異
• 9 大差異：商業分析師 Business Analyst VS 數據分析師 Data Analyst
  • 一、使用工具上的不同：艱澀的工具跟平凡的工具
  • 二、目標與成就感的不同：精美的報表與有效的結論
  • 三、在組織中發揮的角色不同：先鋒部隊、強力後盾
  • 四、在乎的問題不同：解決方法、模型結果
  • 五、壓力的來源不同：越快越好與有效才好
  • 六、進修的方向不同：產業知識以及對於模型的追求
  • 七、學習的難度不同
  • 八、對資料的看法不同
  • 九、職缺數量的不同
• 商業分析師、數據分析師的工作內容實際案例  

在過去幾年，分別經歷了數據分析師跟商業分析師的工作後，我發現了這兩種工作分別吸引我的地方、跟感到無力的地方各有不同，今天會分享這兩個工作的十大不同之處，稍微比較出差別之後，或許可以幫助大家在選擇職涯時，做出更符合自己初衷的選擇！

商業分析師（Business Analyst）跟數據分析師（Data Analyst）的工作內容差異

商業分析師工作內容

• 最主要的工作就是改善目前公司的瓶頸或是困難、發揮能夠贏過競爭者的優勢
• 釐清目前公司碰到的問題、想出能夠解決的具體方法，通常需要對產業與公司內部部門有一些了解，才能夠將願景落地

數據分析師工作內容

• 最主要的工作是整理繁雜的資料、產出一眼就能看出關鍵指標的報表、統計結果
• 專注在清理數據、將數據用對的方式聚合、 想出可視化程度高的報表，通常需要對工具的掌握度高

➤ 延伸閱讀：美國科技業的數據洞察心法：如何從零開啟商業分析師職涯？｜Lillian - 紐約商業分析經理 

9 大差異：商業分析師 Business Analyst VS 數據分析師 Data Analyst 

一、工作上主力使用的工具不同

• 商業分析師：商業分析師最常用的就是 Excel、跟簡報工具
• 數據分析師：SQL、Dashboard 工具、Python、統計工具 

二、目標與成就感的不同：精美的報表與有效的結論

商業分析師工作目標與成就感

• 目標
  能不能從報表裡看出端倪、這些問題可以用什麼方式解決？我手上有哪些資源可以動用？這個問題的影響層面多大？
• 成就感
  我能不能夠解決這個問題、我用對哪些方式去找這個解決方式？下次我能不能套用？

數據分析師工作目標與成就感

• 目標
  可以如何發掘需求方的痛點？手上有哪些資料可以幫他驗證這些數據？我的報表要怎麼呈現？
• 成就感
  華麗、一目瞭然、受需求方肯定的報表，還有寫完一整段很難的 SQL code 時的喜悅～ 

三、在組織中發揮的角色不同：先鋒部隊、強力後盾

• 商業分析師：跟其他先鋒部門一起打仗
  • 通常我們得出的解決方式，都需要很多其他先鋒部隊、後勤部隊的幫忙，需要得到他們的支持，才能夠順利做出改變
• 數據分析師：其他部隊的後盾
  • 通常幫助其他部隊整理資料、產出報表，是所有部隊強而有力的後盾

➤ 延伸閱讀：從企管系到懂技術的數位人才！數據分析師如何用數據解決產險業難題？－國泰金控集團 

四、在乎的問題不同：解決方法、模型結果

• 商業分析師：更在乎有沒有解決方式？

• 數據分析師：更在乎如何更快、更好的取得數據？如何套用新的模型？有沒有相關性、顯著結果？有沒有更好的變數？ 

五、壓力的來源不同：越快越好、有效才好

• 商業分析師：來自達成組織目標的壓力、管理層的壓力
• 數據分析師：資料混亂、資料龐大、對於工具不熟悉的壓力 

六、進修的方向不同：產業知識以及對於模型的追求

• 商業分析師：需要不斷的了解每個部門能夠操作的資源有哪些？要了解產業發展進度、競爭者的動向
• 數據分析師：需要不斷的學習新的工具、對於工具的了解更精深

七、學習的難度不同

• 商業分析師：很難學習，很多需要靠時間、靠經驗累積。是一個很容易懷疑自己的工作，很多超乎自己可以處理的程度，很容易迷失方向、失去成就感
• 數據分析師：學習的目標更明確，就是學會常用的工具、學得出神入化，多練習，就能掌握的越好 

八、對資料的看法不同

• 商業分析師：
  • 商業分析師更重「分析」，分析不是模型有結果就好，要能夠解釋、要能夠找到解決這個結果的方法越多
  • 越大的資料不見得對我們有意義，資料只有在能夠讓我們發現問題時，才有用
• 數據分析師：
  • 數據分析師更重「處理」，能不能夠處理大量資料，資料越大、模型更容易驗證 

九、職缺數量的不同

• 商業分析師：優秀的商業分析師或許真的不好找，因為難度真的很高，所以缺也不多，或許也是因為商業分析師都要有一定的經驗，或許會從熟悉公司的人找，因此釋放出來的缺也不多
• 數據分析師：職缺比較多，需求也多

➤ 延伸閱讀：數據分析師（Data Analyst）面試作品集準備 3 大原則，成為面試官眼中最亮眼的資料分析師 

商業分析師、數據分析師的日常工作內容有哪些？

• 數據分析師日常工作內容

  • 想出各種不同的變數，跟業績做相關係數
  • 發現 每天逛站人數 和 業績 的相關性最高
  • 幫助整理每個渠道帶來的進站人數
  • 幫助整理每個渠道分別操作的策略結果

• 商業分析師的日常工作內容｜ 5 個關鍵步驟來總結商業分析師

  • 第一：了解產業、了解公司：公司目標是什麼？釐清哪個部門跟每天逛站人數有關？
  • 第二：釐清流程：他們平常操作哪些工具？這些工具分別帶來的影響力？
  • 第三：尋找優秀案例：找出過去的成果，總結出可以發揮影響力的方法
  • 第四：解決方案：依據數據、過往經驗，訂出解決方案，溝通每個執行單位要做什麼
  • 第五：回收成果：觀察方案的後續結果，不段重複以上步驟，直到帶來最有效的成果

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本文經 Lisa 授權轉載，原文標題為 〈商業分析師和數據分析師的 9 大不同之處：來看看哪種更適合自己〉

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