2019年，淘宝每月的用户超过6亿。在这背后，深度的商业数据分析是一个“大英雄”，让淘宝拥有对用户的“读心”的能力。商业数据分析师，高薪高需求，但许多人以为该领域要求高所以望而却步，但其实不然。什么是商业数据分析，如何分析，数据分析师人才需求大吗？
“商业分析”是一门新兴的学科。它基于数据，通过更复杂的编程工具和算法挖掘数据背后的业务价值，解决业务问题。它也是近年来美国等发达的国家，发展最快的行业。
这种基于大数据和数据商业化模式的数据分析，将是未来全球的趋势，而商业数据分析也将应运而生。
商业数据分析有许多应用，如监控异常数据(如信用欺诈)、建模和预测(如产品分析)、关键变量分析和预测(如领先分析)以及预测分析(如客户流失预测)。
当然，商业数据分析，并不局限于基于用户的搜索关键词进行推送，而是基于用户的购买习惯、点击产品偏好等多方面的数据综合分析，推断出用户的审美、需求等多方面的偏好，进而为用户服务，提供购买的最佳答案。
阿里巴巴邀请了几十位来自国内外相关领域的教授，比如斯坦福的。百度还将谷歌Brain的创始人之一——Andrew Ng挖走了。新加坡和澳大利亚政府直接资助了开设business analytics部门的公司。
商业数据分析的好处如此之大，几乎无法计算。
虽然每个公司都有自己的数据需求和目标，但根据分析师多年的经验，如何进行商业数据分析可以分为以下7个步骤，可以说是新人必读。
1）确定团队目标。
2）确定业务杠杆——为数据分析提供范围和重点，这意味着公司应该愿意做出改变，以改进其关键指标并实现其目标。
3）数据收集。
4）数据清理(这是数据分析中的一个重要步骤)。
5）培养相关团队，主要是数据建模和预测，以及基础设施、软件开发等。
6）迭代优化，不断改进数据分析模型，生成更准确的预测。
公司对“商业数据分析”人才的渴求达到了一个新的高度。在招聘网站上的随便搜索，都会显示各种高薪职位信息。
为什么商业数据分析的人才需求如此之大？原因很简单，因为业务数据分析是基于当前和未来的情况，具体解决每个企业的核心问题——如何让公司在激烈的市场中始终发展，基业长青。商业数据分析，是大数据具有商业价值的主要途径。
这也使得“商业数据分析师”成为现在和至少未来十年最稀缺的精英。腾讯、阿里等规模较大的企业也面临着一个严重的问题：虽然收集了大量的商业数据，但是没有足够的专业人员来分析数据，最大化数据的价值。
由于该领域的高需求，许多人不愿意涉足商业数据分析，以为Excel、Python等工具必须精通，其实不然。商业数据分析师，不需要每个工具都取得很高的造诣，因为它的核心在于“分析数据”和“提供解决问题的方法”，具体实现由更细分的专业人员执行。
比如帆软BI软件——FineBI，帮助您进行数据连接、数据治理、数据分析、数据展示的一站式解决方案，解决好“BI商业数据分析”问题！
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