Job title

大家都很关注business analytics硕士毕业之后到底做什么样的工作。前面我的文章“business analytics到底学什么”里面对毕业后的工作有个初步的介绍。这篇文章我从job title的角度来给大家深度解释一下。

Business analytics毕业之后的job title 可以说是千奇百怪啥样的都有,叫同样名字的可能做得事情却不同,叫不同名字的确其实是同样的工作内容。但是进行归类的话,可以归为business analyst、data scientist和data analyst三个最典型的工作类别。

Business analyst, 与大数据之前的business analyst没有本质上的区别,是企业中对于business 问题进行分析的人员。但是大数据时代从business analytics program中招聘的business analyst,意味着你在分析商业问题的时候,对于大量数据的分析将会是你分析商业问题的重要手段和工作。你所做的分析,大部分将会是descriptive analytics,即通过选取不同的角度,对过去数据进行可视化的呈现,以发现商业中的问题和机会,做出商业建议。business analyst一般不会亲自对数据进行建模分析,也不会使用R/Python。主要使用的工具将是SQL、Excel和PPT。business analyst除了技术上的pull、分析数据之外,将会有大量的general management、跨部门沟通的工作,对于语言、沟通能力、商业嗅觉的要求最高,技术上的要求则最弱。

Data scientist的主要工作,就是建立预测模型,也就是做predictive analytics。除了建模之外,pull、清理数据的时间将会占用data scientist百分之八十的时间。Data scientist所建立的预测模型,往往会被自动化code进系统,所以很多企业也会要求data scientist具备一定的general 编程能力,比如Python,方便和engineering团队合作。Business analytics毕业生的建模能力和统计知识,其实是足够做Data scientist了,但general的编程能力,特别是python的编程能力,将会成为business analytics毕业生够不够格做data scientist的分水岭。

最后要介绍的是data analyst。一般 data analyst就是对于企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性和完整性。当企业领导层、business analyst和data scientist需要数据的时候给予帮助,并且对持续不断的同类数据需求进行自动化,建立BI的基础设施。Data analyst做常使用的工具就是SQL和Tableau。

写到这里,大家可能会好奇,三个职位中,哪一个最好?这个就真的是不分贱贵了。Business analyst需求最大,最有可能做到CEO,但对中国人而言因为语言文化上的劣势竞争起来最辛苦。Data scientist按理说应是最适合中国人的,事实上也是中国人在美国的强势领域,但编程能力不强的同学可能难以在这个领域出类拔萃。Data analyst看上去工作最枯燥,但其实是个不错的打基础的职位。因为特别是大企业,商业分析、建模其实都不难,但把底层的数据到底啥意思整的明明白白其实往往是最难的一个环节。很多同学从data analyst做起,后来转为data scientist。

以上这些,都是这些年学business analytics、做business analytics的总结,希望对大家有帮助。大家如果有更多问题,欢迎和我们联系。

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