一文了解数据分析师与商业分析师的区别（二）

上文我们初步了解了商业分析师与数据分析师二者需掌握的技能，今天来给大家从工作内容的角度来详细介绍二者的区别。

数据分析师

数据分析是将从大量的数据中发现规律和趋势，进而支持基于数据的决策。总的来说，这一岗位相较于商业分析师更强调硬功夫，需要使用更高阶的数学和编程能力，比如：机器学习、深度学习及图像声音AI等技能。

商业分析师

商业分析师的工作主要是负责利用数据分析将IT技术和业务联系起来，使用数据作为原材料，基于具体的商业场景以及商业逻辑，对数据进行相应的逻辑处理与结构化处理。同时通过数据洞察商业问题，找到发展机会点，为企业战略及商业决策提供数据支持。商业需求数据是灵活易变的，然而，许多商业分析师对业务比较熟悉，而在数据处理方面较为薄弱。那么基于这种情况，借助BI工具就能很好地解决数据来源、数据分析等方面的问题。

国内有许多好用的BI工具可以辅助进行商业分析和数据分析，就以思迈特Smartbi为例，小编给大家介绍一下如何使用BI工具进行数据资源收集以及数据分析。

巧妇难为无米之炊，对于大部分用户、尤其是业务用户来说，进行数据分析要面对的第一个问题，就是数据收集，用户通常会有这些疑问：怎样快速找到我要的数据？我找到的数据到底是不是我想要的？数据导航就是解决数据收集的问题的。

用户可以在“数据资产”中通过全文检索的方式快速查找平台内部有哪些数据可以使用。在查找到哪些数据可用后，可以对数据进行数据快查，确定是否是自己需要的数据。数据快查包含数据结构、数据预览、血统分析。

而在数据分析方面，自助仪表盘提供了助力。它在商业智能分析中能够很直观地展示重要的数据，提供决策支持作用。

以KPI数值监控来举例，它能对关键指标进行监控，从而保证我们对整体运营全面把控，将绩效、业务、风险等领域内的核心指标通过图形、仪表盘等展现在监控者面前。

总的来说，商业分析师需要很好的商业思维，因为你需要很好的理解当前的行业识别出痛点以及能够解决实际问题。但是，数据分析师就更加的技术流，需要对复杂的统计学算法，数据库以及很多的分析工具了如指掌。

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