商業分析怎麼做?商業分析師工作內容和數據分析師的差異

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商業分析(Business Analysis)是什麼?

商業分析是一個用於解讀企業數據和趨勢的過程,目的是要改進業務策略和運營。它通常涉及以下幾個關鍵活動:

  1. 需求評估: 譬如,一家零售商想要提升銷售,商業分析師可能會評估哪些產品類別最具增長潛力。
  2. 數據蒐集和解析: 使用資料分析工具,如 SQL 或 Excel,來蒐集和整理銷售、庫存或客戶數據。
  3. 制定解決方案和戰略: 根據分析結果,提出可行的業務戰略,如調整價格策略或推廣活動。
  4. 成效評估: 實施後,繼續監控業績指標 (KPIs) 以評估成效。

商業分析師的工作內容

需求收集和評估

商業分析師需要和不同部門或團隊合作,確認他們的具體需求。例如,如果市場部門想要了解一個新廣告活動的效果,商業分析師會設計問卷或進行深度訪談,以收集所需資訊。

數據解析

這通常是透過專門的分析工具,如 Tableau 或 Power BI,來完成的。分析師可能會查看趨勢,譬如客戶購買行為在特定季節是否有顯著變化。

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決策支持

一旦完成數據解析,商業分析師會整理他們的發現並向決策者報告。例如,若發現第一季度的用戶流失率上升,可能會推薦進一步的市場研究或用戶回訪。

成效評估

專案結束後,商業分析師需要評估是否達到了預定的目標。例如,如果目標是提升網站流量,分析師將會追蹤相關指標,如訪問量、停留時間等。

商業分析常用模式與範例

SWOT 分析

評估企業的優勢(Strengths)、弱點(Weaknesses)、機會(Opportunities)和威脅(Threats)。

範例: 一家新開的咖啡店可能有出色的顧客服務(優勢),但位置較不理想(弱點)。該店可利用社區活動來增加曝光(機會),但也要防範附近大型連鎖咖啡店的競爭(威脅)。

PESTLE 分析

考慮外部環境中的政治(Political)、經濟(Economic)、社會(Social)、科技(Technological)、法律(Legal)和環境(Environmental)因素。

範例: 出口商業需要考慮目標市場的貿易政策(政治)、經濟狀況、文化差異(社會)、貨幣匯率(經濟)等。

MOST 分析

用於內部環境分析,專注於使命(Mission)、目標(Objectives)、策略(Strategies)和戰術(Tactics)。

範例: 一個非營利組織的使命可能是減少貧困,目標可能是提供10,000份食物,策略可能是通過社交媒體募款,戰術則是每月舉辦一次線上拍賣。

情境分析 (Scenario Analysis)

用於預測不同情境下企業的經營結果,幫助企業做好多元準備。

範例: 金融機構為應對可能的經濟衰退或利率變動,會模擬不同的經濟情境來評估風險。

競爭者分析 (Competitive Analysis)

分析競爭者的業務模式、產品、市場份額和策略,以制定更有效的商業策略。

範例: 新創科技公司會研究同類型產品的價格、功能和市場接受度,以確定如何定價或改進自己的產品。

商業分析師和數據分析師的差異

角色定義

  • 商業分析師: 更專注於使用數據來解決業務問題,如提高客戶滿意度或增加收入。
  • 數據分析師: 主要專注於數據清理、處理和視覺化,他們可能不涉及制定業務戰略。

技能需求

商業分析師:

  1. 商業洞察力:商業分析師需對公司的業務模型和運營有深入的了解。
  2. 需求分析:能有效地理解和解釋部門或客戶的需求。
  3. 專案管理:多會涉及專案流程,從規劃到執行。
  4. 軟技能:溝通和說服能力尤為重要,因為他們經常需要與不同部門或利益相關者溝通。
  5. 工具和方法:常用工具包括 Microsoft Excel, SQL 以及一些專案管理軟體如 Jira。

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數據分析師:

  1. 統計分析:數據分析師需要強大的統計和數學背景。
  2. 數據清理和預處理:能有效地清理和轉換數據。
  3. 數據視覺化:使用工具如 Tableau 或 Power BI 進行數據視覺化。
  4. 程式語言:通常需要熟悉 Python 或 R 等程式語言。
  5. 機器學習:在一些更高級的角色中,熟悉基本的機器學習算法。

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工作內容:

商業分析師:

  1. 需求收集和定義:與業務部門或客戶溝通,明確需求。
  2. 業務流程分析:繪製流程圖,識別業務流程中的瓶頸或效率不高的部分。
  3. 方案設計和評估:通常負責設計解決方案並評估其可行性和成本效益。
  4. 報告和呈現:需要將複雜的分析結果轉化為容易理解的報告或演示。

數據分析師:

  1. 數據收集:從多個源收集數據。
  2. 數據清洗:確保數據質量和完整性。
  3. 數據分析:利用統計或機器學習方法對數據進行深入分析。
  4. 結果解釋:不僅需要提供數據結果,還需要能解釋這些結果的業務意義。

數據分析師(Data Analyst) 的工作內容、需要特質、薪水

儘管兩者都與數據和分析有關,但焦點和所需技能有明顯差異。商業分析師更偏向於理解業務需求和流程,而數據分析師則更專注於從數據中提取有價值的洞見。

總結

商業分析與數據分析兩者在許多方面有著相似之處,但它們的主要焦點和使用方法有顯著差異。希望這篇文章能幫助您更全面地了解這兩個領域。

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