메시지는 분명합니다. 당신의 MBA는 당신이 그것에 약간의 비즈니스 분석을 던지지 않는 한 불완전합니다.
한 달도 채 안되어, McKinsey는 의사 결정의 과학을 이해하는 MBA 졸업생 (마케팅 및 재무)을위한 글로벌 포지션을 광고했습니다. 즉, 분석 도구를 이해하고 데이터 과학 개념에 익숙한 전문가, 즉 비즈니스 분석 전문가를 찾고있었습니다.
비즈니스 분석 : 비즈니스와 IT 모두 이해하기
비즈니스 분석가는 일반적으로 추세를 파악하고보고 대시 보드를 관리하며 조직의 비즈니스 및 IT 부서에서 소비 할 수 있도록 데이터가 개인화되고 의미있는 방식으로 제공되도록합니다. 오늘날 이것은 MBA 학위 소지자에게 기대되는 필수 기술입니다. KPMG에 따르면 MBA 보유자는 데이터 과학의 언어를 말할 수있을만큼 충분히 기술적이어야하며 데이터를 사용하여 비즈니스 문제를 해결하고 결과를 제공하는 방법도 알아야합니다.
비즈니스 분석가 대 데이터 과학자
의 역할 비즈니스 분석가 비즈니스 성과 (현재 및 미래)를 설명하기 위해 데이터 소스에서 귀중한 정보를 조사하고 추출하는 작업이 포함됩니다. 또한 비즈니스 분석가는 비즈니스를 개선하기위한 올바른 접근 방식을 결정합니다.
비즈니스 분석가는 도메인 전문 지식을 갖추고 있지만 통계 능력은 제한적입니다. 이 간격은 데이터 과학자 고급 통계 학자입니다.
C ++ 이동
에 데이터 과학자 비즈니스 분석가의 계획을 지원하는 통계 프로그래밍을 사용하여 알고리즘을 개발하고 배포합니다. 데이터 과학자는 데이터 분석가의 계획과 모델을 자동화하여 비즈니스가 결과와 성과를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
Business Analytics에서 역할 확장
특히 재무 및 마케팅 배경을 가진 MBA 보유자에게는 기본 분석 및 통계에 익숙해지는 것이 필수입니다. 이는 Excel에 대한 고급 지식에서 R 및 SPSS와 같은 도구에 대한 기술에 이르기까지 다양합니다. 시각화 개요 Tableau와 같은 도구 큰 도움이 될 것입니다. 그러나 비즈니스 분석가의 역할은 빠르게 변화하고 있으며 비즈니스 분석가와 데이터 과학자 사이의 경계가 날마다 모호 해지고 있습니다.
전통적인 비즈니스 분석가의 직무 설명은 시스템 또는 시스템 집합을 사용하여 데이터를 추출하고 비즈니스에 제공하는 데 더 중점을 두었습니다. 오늘날 그들은 고급 알고리즘을 만들고 개념을 이해하는 데 필요한 기술을 학습하여 기술 측면으로 이동할 수 있습니다. 및 모델링.
경험을 바탕으로 기술 측면에 관심이 있고 통계 및 수학 기반을 갖춘 비즈니스 분석가는 오늘날 업계에서 가장 수익성이 높은 경력 중 하나 인 데이터 과학 경력을 열 수 있습니다.
밝은 미래
전문가들은 2020 년까지 40 제타 바이트의 데이터가 존재할 것이라고 예측함에 따라 분석에 대한 경력은 지붕을 뚫을뿐입니다. 의사 결정을 위해 데이터를 점점 더 많이 사용하는 세계에서 숙련 된 전문가의 부족으로 인해 신생 기업과 잘 설립 된 기업의 비즈니스 분석가 및 데이터 과학자에 대한 수요가 증가했습니다.
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