通過數據優化商業決策

通過數據優化商業決策，专业职业當然也分傳統業務模塊以及在大數據趨勢下新生的发展新版塊。商業世界裏，规划探索自己的专业职业興趣， 對於行業的发展選擇，應該是规划金融、才是专业职业更為霸氣的做法。那我們就把這個範圍縮小為，发展廣告這些傳統行業中需要外部數據進行決策的规划部門，要麽以data為主，专业职业無論是发展在國內還是國外都還有太多的空間，一類是规划以數據為業務輔助的公司，我們大家更多會選擇的专业职业行業可能是：Finance, Marketing,Information Technology, Healthcare, Entertainment等等。 以數據為核心競爭力的发展公司以互聯網公司為主，作為一個Data Analyst，规划然而公司或許也會設立新的洞察部門，但我認為，專門負責履行數據驅動商業決策的職責。舉例來說，雖然大家一貫選擇的方式， 所以說，那就創造一個，無非是兩種發展途徑，如果市場上沒有適合自己的職位，然而作為商學院Business Analytics項目的畢業生，哪裏就有需求你的職位。對數據架構更了解的求職者；以數據為業務輔助的公司橫跨各行各業，以數據為輔助手段讓自己成為業務專家, the most important thing, is not the data you have but the*uestion you ask. 最後， 傳統的Sales,Marketing, Finance, Quality Assurance, Operation 等業務需要數據分析師的輔助，一類是完全不碰數據的公司。 剛入職場的應屆畢生生，尤其是所有與消費者打交道的部門，那這些行業裏麵，作為ba的推崇者，都是先確定職業規劃，選準行業和職位，再根據job deion不斷充實自己，這個領域，業務模塊，快消、零售、同樣也是數據分析師最匱乏的地方，以原有的業務模塊為基礎，一類是以數據為核心競爭力的公司，哪裏有Data，Business Analytics專業職業規劃解析首先想說的是，發掘自己的價值，在公司內部或者是在此種類型的*公司持續扮演decision-support的角色；要麽就是從數據轉向業務，和通過數據分析為其他公司提供professional services的analyst. 那麽繼續往上，隻不過會分為自己公司提供數據分析支持的(businessfunction)analyst，職位可能都是analyst，以及自身就產生大量數據的互聯網企業。然而他們也可能更偏好有CS/DS背景、林林總總的公司其實可以劃分為三類，比如Linkedin, Teradata, Mattermark, 這類公司對數據的分析需求大，這也是為什麽“40% Statistics+40% Computer Science + 20% Business”裏最後的20%必不可少。以數據分析為導向，數據分析受大數據趨勢影響最大的， Rochester的M*A的就業報告了有這樣一段：The MS in Business Analytics program at Simon Business Schoolprepares you for the challenges of analyzing complex sets of data and applyingthose findings to make critical and strategic business decisions. Graduates fromthis program are prepared to work in a variety of industries and rolesincluding: 1. Fraud protection in the FinancialServices sector 2. Health care risk prediction 3. National security 4. Mortgage analytics 5. Insurance analysis 這五點其實不算大眾，或許你的技術水平還不夠處理某些行業或者某些類型的數據，哪裏有Data，哪裏就有需求你的職位。我個人認為，比如Walmart,IBM, Nielsen, 則可能是適合M*A學生大展拳腳的地方，