メッセージは明確です。あなたがそれに少しのビジネス分析を投入しない限り、あなたのMBAは不完全です。
1か月も経たないうちに、マッキンゼーは意思決定の背後にある科学を理解しているMBA卒業生（マーケティングと財務）のグローバルポジションを宣伝しました。言い換えれば、同社は分析ツールを理解し、データサイエンスの概念に精通している専門家、つまりビジネス分析の専門家を探していました。
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ビジネス分析：ビジネスとITの両方にとって意味のあること
ビジネスアナリストは通常、 傾向を見つけ、レポートダッシュボードを管理し、組織のビジネス部門とIT部門が消費するためにデータがパーソナライズされた意味のある方法で提示されるようにします。今日、これはMBAの学位取得者に期待される不可欠なスキルです。 KPMGによると、MBA保有者は、データサイエンスの言語を話すのに十分な技術を持っている必要があり、ビジネス上の問題を解決して結果を出すためにデータを使用する方法も知っている必要があります。
ビジネスアナリストとデータサイエンティスト
の役割 ビジネスアナリスト 業績（現在および将来）を説明するために、データソースから貴重な情報を調査および抽出することが含まれます。ビジネスアナリストは、ビジネスを改善するための適切なアプローチも決定します。
ビジネスアナリストには、ドメインの専門知識がありますが、統計能力は限られています。このギャップはによって埋められます データサイエンティスト 高度な統計学者です。
に データサイエンティスト ビジネスアナリストの計画をサポートする統計プログラミングを使用してアルゴリズムを開発および展開します。データサイエンティストは、データアナリストの計画とモデルを自動化して、ビジネスが出力とパフォーマンスを向上させるのを支援します。
ビジネス分析における役割の拡大
特に財務およびマーケティングのバックグラウンドを持つMBA保有者にとって、基本的な分析と統計に精通している必要があります。これは、Excelの高度な知識から、RやSPSSなどのツールに関するスキルまで多岐にわたります。視覚化の概要 Tableauのようなツール とても助かります。そうは言っても、ビジネスアナリストの役割は急速に変化しており、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの間の境界線は日々曖昧になっています。
従来のビジネスアナリストの職務記述書は、システムまたはシステムのセットを使用してデータを導き出し、ビジネスに提示することに重点を置いていました。今日、彼らは高度なアルゴリズムを作成するために必要なスキルを学び、の概念を理解することにより、技術側にシフトする機会があります。 およびモデリング。
経験を積むと、物事の技術面に傾倒し、統計と数学の基盤を持つビジネスアナリストは、今日、業界で最も儲かるキャリアの1つであるデータサイエンスのキャリアを解き放つことができます。
明るい未来
専門家は、2020年までに40ゼータバイトのデータが存在すると予測しているため、分析に傾倒するキャリアは屋根を突き抜けるだけです。意思決定のためにデータにますます注目する世界で熟練した専門家が不足していることも、新興企業や定評のある企業のビジネスアナリストやデータサイエンティストに対する大きな需要につながっています。
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