我们首先来了解一下出现这个专业的大背景是什么。其实追其原因，根本就是三个字：大数据。
2007年移动互联网出现后，企业经营的数据大量增加。以前企业处理数据，用Excel、Word做做财务、市场、运营的分析就可以了，而现在出现了大量新的数据可以帮助企业了解消费者、提升运营水平。数据越来越多，excel完全支撑不了这么多数据的导入，这时候就需要新的方式，以及了解如何使用新的方式来分析数据的人。
而面对这样庞大的数据，处理数据的人首先要精通统计学知识，其次他需要一定的计算机基础，通过代码来分析这些数据，再者，要将这些数据应用于商业环境下，他同时也要懂得商业知识。所以，简单来说，对于这方面的人才，需要同时掌握这三种知识储备。
传统的商业分析师、统计员和码农如果能够合体，才能成为适合新时代的business analytics人员。于是企业要求学校，特别是商学院，开设这样的专业，培养对商业、统计和计算机都有所掌握的人员，于是Business Analytics孕育而生。
商学好理解，但是商业分析师要学的统计学和计算机学，和普通的又不一样。
传统的统计，主要是学习对实验结果做显著性检验，更倾向于市场调研这块。比如一队消费者看了广告，一队消费者没看广告，谁对品牌认知度高？
BA的统计知识，主要是学习如何建立和评估多变量的统计模型，最典型的例子就是回归分析模型。回归分析在传统的统计中，可能只是重要的一块而已，而在BA的教育中的统计部分，几乎是全部。
再来看计算机知识，BA只用学其中可能是最简单的三块：
第1是数据库和SQL。因为企业的数据都是储存在系统里面的。你要分析数据，首先要知道怎么把数据按照你要的方式提取出来。这就是用SQL写代码提取数据。
第2就是学习怎么在统计软件中进行编程。以前提到分析数据，国内最熟悉的是SPSS，像Excel一样使用就行了。但其实在国外很少有人用。现在分析数据的流行工具，必须通过写代码的方式进行操作，最典型的工具就是R和Python。这里的编程，其实是统计编程，和真正编网站的C语言、Java是很不一样的，也容易的多，但是编程思维是类似的。
第3要学的计算机知识就是现在最流行的机器学习。机器学习基本上是代替和补充前面所说的回归分析等统计模型方法。做的事情几乎是一样的，就是建模，但做的方法是计算机的。不过很多原则其实和统计的回归分析是一样的，也都是用R或者Python的代码来实现，实现起来，不会比回归分析难太多。
那么问题来了，BA到底做什么？
我们来通过Linkedin上的一张The 3 Phases of Business Analytics来理解一下，BA要做的是什么？
第1个阶段叫做Descriptive Analytics，这个阶段主要是研究“What happened and what is happening”。通过像data warehousing等一些课程，定义一个商业问题，找到最合适的分析方法。
第2个阶段是Predictive Analytics，目的是预测“what will happen”并分析“why it will happen”。这部分通常会涉及Machine Learning/Data Mining的知识。在商业市场上，主要用来预测未来用户会发生的一些商业行为，基于此调整商业策略。
第3个阶段叫做Prescriptive Analytics，通过分析“What should I do and why should I do”来找出最优解决方案。
那么BA人才的就业前景到底怎么样？
随着互联网渗入各行各业，商业分析人才的需求也扩展到了所有行业看，据高盛统计BA人才缺口现已高达20W＋，而商业分析师起薪已达50W，可以说是一个绝对高薪的岗位！
最能显示BA人才重要性的例子就是，昔日高盛600名交易员如今只剩2名，在裁员大背景下，数据相关岗位却增加900个！成为一名既懂商务又懂数据的人才是未来趋势！投行、咨询、四大、科技公司……基本所有公司都会需要Business Analyst。
根据薪酬调查网站Indeed 2月19日发布的数据，与商业分析相关的职位，收入范围在58000美金（Business Development Specialist）到127000美金（Data Scientist）, 绝大多数职位收入都超过68000美金。
那这个专业在澳洲就业前景好吗？
在澳洲求职平台Seek上搜索职位关键词，就有至少13000多个职位空缺，而且有很多岗位其实未被收录。
所以实际的需求，比这个还要高！
除了四大之外，以下这些企业都在招BA人才。
作为本世纪最火的职业之一，商业数据分析师日薪最高可达1000澳币。年薪的话，悉尼的中位数薪资是12万澳币，墨尔本的是11万澳币。
小编说了这么多，大家应该对这个专业的就业前景有了非常大的信心！
