商业智能与数据分析专业-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商业智能与数据分析专业的问题，于是小编就整理了5个相关介绍商业智能与数据分析专业的解答，让我们一起看看吧。

1. 智能商业分析这个专业到底怎么样？
2. 商务数据分析硕士就业前景？
3. 数据分析师最吃香的专业？
4. 商业分析专业难学吗？
5. 大数据和商业分析相比，哪个前景好？

智能商业分析这个专业到底怎么样？

非常好，智能商业分析专业前景很好。

国内的商业分析就业来说，初入职场的薪资待遇基本都是月薪上万。随着从业时间的增长，职业经历的丰富，可以拿到月薪3-6W，甚至更高。而其中互联网、房地产和医疗制药领域的商业分析师薪水尤为可观，零售等行业要稍弱一筹。

商务数据分析硕士就业前景？

就业前景不错。

商务数据分析就业前景非常广阔，一般是互联网公司、电子商务类企业，做数据分析工作，比如数据统计、调查与分析应用、数据化营销与管理等。当然这一块，个人更建议，了解各类经济板块后，学习一些专业上的技能来弥补不足，数据类知识偏向于计算机科学，可以多学习分析软件的作用，多积累经验，这个专业学历没有那么看重，所以学生完全可以凭能力和经验取胜。

数据分析师最吃香的专业？

第一位：应用数学、统计学专业

数学是现代科学的基石，几乎所有现代科学都与数学密不可分，尤其是数据科学与大数据技术。要想成为资深数据分析师，必须具备一定的数学知识，熟练应用数学技巧，才能更好应用各种算法。

第二位：计算机相关专业

近年来企业招的数据分析师，其实大部分应该叫：数据程序员。基本上都是进公司跑数据的，不做啥“分析”，因此计算机相关专业会有优势。毕竟写代码写的多吗。数据仓储，算法这些就更依赖开发能力，这本来就是计算机专业的范畴。

商业分析专业难学吗？

比较难学，相比于商学院其他几个专业,商业分析的课程是比较难的,会有一些模型或者硬核项目需要做。

经常可以看到其他专业的同学约狼人杀、爬山、酒吧,但是ba的同学只能相聚图书馆。每每在图书馆抬头总能看到一群熟悉的面孔和一面面熟悉的ppt。

因为同学们还是商科背景为主,所以需要花比较多的时间去补一些知识,当然也有计算机背景的同学感觉课程相对简单。

大数据和商业分析相比，哪个前景好？

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（参见百度百科）

大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。

BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。

对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。

至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。

到此，以上就是小编对于商业智能与数据分析专业的问题就介绍到这了，希望介绍关于商业智能与数据分析专业的5点解答对大家有用。