公开课总结|商业分析师BA的职业发展之路

公开课总结|商业分析师BA的职业发展之路

众所周知,Data / Big Data / AI 等词汇,如今已然成为职场的焦点和热点,近两年各大公司纷纷增设 Business Analyst / Data Analyst / Data Science 等职位,Analyst相关的职位已跃居最Top热门职位之一。据麦肯锡咨询公司预测,至2018年,全美约有400万到500万的岗位需要具备 data analysis skills。 
 为了迎合广大想转行/找BA工作朋友的需求,Data Application Lab 于2月3日,顺利开展了BA网络公开课,以方便学员明晰自己的职业发展道路。本次Business Analytics 公开课,有幸邀请到在Analytics领域从业10年多的潘老师以及数据应用学院的有超过8年大数据工作经验的Jason老师,为大家解析BA的职场发展。目前潘老师在职于AT&T,任 Lead Marketing Analytics Manager, 本次课程老师结合了在Marketing, Price, Operation 等方面的经典实际案例,为大家进行了精彩的解析。课后,同学们又积极踊跃的提出问题,表现了大家对BA领域的极大热情。 
首先,潘老师主要分析了BA的主要职责和日常工作。老师用了一个词 “agent of change” 来显示BA的重要性。BA 基于data analysis 帮助 leader做一些 smart & efficient decision。 作为BA,主要需要做3方面的内容:Data Acquisition, Engine of the Business, 以及 Analytics Advocate。 很多时候要做一些 data collect, build up database, or data cleaning的工作,如何选取一些high quality data 对于之后的分析非常重要;另外,BA不同于Data Analytics, 因为BA要求必须有Business Sense, 能站在公司的角度,如何为公司带来更多的价值。 
 

其次,潘老师就BA的市场需求和就业去向做了深度剖析。BA的市场需求很大,而目前供应缺失,因为基本每家公司都会收集 data, 所以可以说任何一家公司都需要“你”。例如,consulting firm-analytics team, retails, bank, manufactory-process team, telecom, etc.。 作为BA的工作可能会伴随不同的title, 所以大家在找工作的时候不要仅仅限于title去搜索,例如 Marketing Analyst, Data Analyst, BI Engineer, etc., 其实本质做的东西都一样。作为BA可以说是整个Business的中心,因为很多decision 都要通过BA generate出来的report来做决定,所以说他是leadership 和各个operation的纽带。 
很多同学会关心BA的 skillsets,这样就方便自己有针对性的突破。作为BA最重要的是两方面,一方面是Analytics, 另一方面是 Business Intelligence。Analytics 要求具有一定的统计建模能力,例如 linear regression, decision tree等,但是简单的统计模型在工作中就足够了;第二方面主要是指做完分析,如何communicate, 把自己的recommendation推销出去。作为BA很多时候要做很多presentation, 而这个技能的培养需要很多training 和 practice。对于办公中用到的 tools, 有 Excel, SAS, R, SQL, Tableau 等。 
本节课的亮点是潘老师在AT&T做过的Project, 主题是resaler 如何把 potential deal 拿回给account manager 去close the deal。因为每一个deal close 的可能性不是100%,那么如何帮助account manager 更加有效的去manage 他们的deal funnel, BA就会建立一些模型去预测,objectively的给account manager 提供建议。这个case 的具体流程是:Data collection & processing, Modeling, Implementation and Automation。 

 

首先,对于data collection, 要知道其影响因素有很多,例如这个database多大,产品是什么,客服方面的信息-客户有多少员工,客户和AT&T建立了多久的合作等等。这些data可以从CRM, Deal funnel 等渠道获取;接下来在data processing中,做一些data cleaning, 或者做一些distribution的图标看一看data的分布;然后,就是建立一些model; 第四步,将model做implementation, 和 developer 合作,使这些model做成让大家都可以使用的工具。
最后,潘老师给大家介绍了找BA工作的实用技巧。比如在常用job search 网站去reach employers or HR, 比如 Linkedin, Letters等网站。对于 search key word, 不要仅限于search job title, 而要着重search 一些技能关键词,例如segmentation, classification。另一方面关于resume, 简历的写法非常关键,如何在数千份简历中脱颖而出?Data Application Lab的 Business Analytics课程将包括书写简历的培训以及修改。
如果你也对Business Analytics课程感兴趣的话,请看新年,送你一个带项目实习的Business Analyst培训了解课程详情,或者与 BA小助手联系。

很多学员会担心自己如果零基础可以报名吗,这个大家不用担心,因为我们的三位明星导师老师都是有多年经验的在职人士,他们都有自我学习的过程经历,比较了解大家的学过程,会由浅入深地进行讲解。
  
有更多关于个人背景、BA职业发展的问题可以咨询BusinessAnalyst@DataAppLab.com 。

当天讲座福利我们已经陆续回复同学们了,希望对大家求职有帮助。

都说做Business需要很高的情商,做Analytics需要很强的逻辑和理性思维,那么两者结合将会碰撞出怎样的火花呢?Business Analytics 和 Data Analytics 到底有什么区别? 如何能像潘老师一样,年入6位数,还能work-life balance?  Data相关的下一个世纪,你是其中之一吗?