專 案 管 理 輕 鬆 學

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『商業分析師』（Business Analyst）『數據科學家』（Data Scientst）『數據分析師』（Data Analyst）

他們看似很相像又不太一樣，你是不是也很疑惑這三種工作究竟有什麼不同？在職涯上規劃是否有不一樣？

當你想成為一位數據分析高手，但不曉得工作內容是不是自己想要的嗎？

沒關係!!今天將透過本篇文章讓你更認識這三種一樣又不一樣工作！

《想靠數據分析獨當一面，必須專精三大領域的專業度》

「商業分析師」、「數據科學家」、「數據分析師」在進行一份專案時，都會從搜集數據開始

透過分析的數據找出一些有利的洞見，並根據這些洞見，提供一些商業策略，藉以達到推動企業成長！

1.數據科學家：

需要從無到有建立數據的管道，像是運行高等的建模、設計A/B 測試來創造一些數據，並將數據存於數據集中。

讓自己或其他分析師, 能後續處理這些數據。

2.數據分析師：

主要是利用SQL去分析既有數據，並存於數據集中，提供洞見，將分析的數據資料等視覺化，以回答不同團隊的問題。

3.商業分析師：

一樣是分析既有數據，但商業分析師需要用他們的策略思維，洞察數據分析並給予商業策略。需要和不同團隊合作，共同執行商業策略，使公司成長，與前面兩者的差別在於會特別專注在商業策略上。因此也稱為"策略和營運分析師"，並歸類在營運策略團隊裡(Strategy & Operations)。

 身為商業分析師還需要有的關鍵能力 

1.非來自權利的影響力(Influence without Authority)

意指為一位非他人主管，也不是人家團隊的人，要思考怎麼讓其他人願意和你一起合作。

2.擁有商業意識(Business Sense)，也就是如何用數據洞見來察覺商機。因此這通常需要一定的資歷。因為要非常了解一個企業到底是如何運作，和企業是怎麽成長的。

《數據分析師的未來走向》

對商業分析師來說, 通常來說有三大方向：

1.專精在商業策略

初任商業分析師時，會更著重在數據分析上，等到資歷越久，更有商業意識及具備策略性思維，且能掌握公司中各組別的關係時，工作比重會更著重在提供商業策略和營運上。如：能從更廣的層面思考如何讓公司成長，使團隊看到願景、打造工作模式，並實際的執行這些策略。

2.擔任其他全面性的職位

因為工作關係會擁有廣泛的知識，因此也有可能會擔任像是科技業裡的產品經理和項目經理等。

3.擔任一個專業的角色

身為一個商業分析師，會和不同的團隊一起合作制定策略，因此會有很多機會了解其他團隊，並從中發現自己的興趣。

至於數據科學家，有兩個比較常見的選擇

1.擔任獨立貢獻者(Individual Contributor), 簡稱IC

身為一個IC將會著重在專精技術，不需要管理人員，只需要專精於特定的數據科學領域，例如：預測你需要擅長建立、操作、最佳化不同的預測模型，了解背後的統計理論，知道如何在實際的商業背景中應用這些模型。

2.管理者(manager)

成為一位善於管理數據科學家們，必須有能力經營數據科學家的團隊，能夠回答更廣泛的問題來支持其他團隊，以提升公司決策。

數據分析師/商業分析師哪個更適合我?

很多公司其時會將其擺到商業分析師，或數據科學家的職責裡面，大多數看到的數據分析師若專精於數據，也就是成了一個數據科學家。反之，專精於商業的層面，也就是變成商業分析師。

因此，未來如果想從其他產業轉換跑道至科技業的話，先選擇一份數據分析師的工作，將會是一個不錯的跳板。

欲擔任數據科學家與商業分析師的必備能力為數據分析和提取洞見的能力那麼，那麼你適合哪一個呢？

以下有個自評小測試，希望可以幫助你更了解工作取向！