商业分析硕士视野:什么是商业智能？在业务战略中使用数据分析
公司实施业务战略时要牢记关键目标：降低成本、提高效率和增强盈利能力。商业智能可以在这些领域增加巨大的价值，这就是为什么商业智能和数据分析专业人员的需求量很大。IBM 最近的一份报告指出，对数据科学和机器学习技能的需求日益增长（分别增长 40% 和 17%）。我们 在俄亥俄大学的在线商业分析硕士教授未来的商业智能领导者如何使用数据分析来识别商业趋势、创建数据模型和解决复杂问题。

什么是商业智能，分析在商业战略中扮演什么角色？商业智能需要分析过去和现在的数据，以便为明智的决策创造可操作的洞察力。数据可能会有所不同——例如，一段时间内的销售业绩、客户活动或运营成本。规范性分析和预测建模通常有助于数据分析。熟练的专业人员将这些方法和其他方法与人工智能 (AI) 和机器学习能力相结合。因此，企业可以在结构化和非结构化数据中找到模式，以收集可能在未来提供竞争优势的关键见解。例如，企业可以挖掘其数据以确定哪些客户在购买某些产品以及在什么时间购买，进而制定策略以促进潜在销售。

填补空白
作为整体业务战略的一部分，投资商业智能的公司期望看到一系列好处，包括降低成本、决策洞察力和提高效率。然而，根据贝恩公司的一份报告，这些公司中只有 4% 使用了正确的资源组合（人员、工具和数据）。
从根本上说，商业智能专业人员使用数据分析来寻找各种形式数据的模式和趋势。然后，他们将他们的发现转化为有助于执行层级业务决策的信息。但是，如果没有合适的工具、数据和人才，什么是商业智能？通过使用现代商业智能工具，组织可以访问比以往更多的数据。组织需要有才华的专家来理解这些数据，以支持数据驱动的业务战略。因此，根据 Forrester 的一份报告，公司中 52% 的数据分析领导者正在寻求雇用具有高级数据技能的业务专业人员。同一份报告指出，人工智能预示着商业智能新时代的到来，以填补当今商业智能工具的空白。有了人工智能，
根据麦肯锡最近的一份报告，虽然人工智能在数字化领域的采用率很高——高科技和电信处于领先地位——但对商业智能与高级分析缺乏了解是另一个需要填补的空白。至于商业智能与数据分析的关系，分界线并不总是明确定义，因为它们在确定业务战略时是相互关联的。在商业战略中使用数据分析不是水晶球，但通过正确的技术，商业智能和数据分析专业人员可以预测可以在哪些方面进行改进并制定战略以利用这些机会。
人才在填补这些空白方面发挥着核心作用。俄亥俄大学的在线商业分析硕士课程为学生提供有价值的决策数据分析技能、规范分析和预测分析，为他们在这个不断发展的领域中担任领导角色做好准备。

决策数据分析
使用软件工具和技术总结、可视化和管理数据的能力在职业市场中很重要。高管们希望在努力降低风险并发现机会以使其组织获得优势时做出明智的决定。尽管当今的 CEO 通常与许多提供竞争业务优势的最新趋势保持一致，但他们依靠商业智能和数据分析专业人员来检查和解释数据以帮助他们做出正确的决策。

规范性分析
数据、统计和定量分析、解释和预测模型以及基于事实的管理的战略性使用对于改进全球数字市场的决策至关重要。使用规范性分析的费用通常来自首席信息官或行政套件的其他成员。然后，商业智能经理利用统计和运筹学等传统学科以及数据挖掘、数字仪表板和在线分析处理等新方法来满足高管需求。

预测分析
预测分析可以为高管提供制定前瞻性计划所需的洞察力。通过预测分析，商业智能专业人员发现并应用在来自各种来源的数据集中发现的关系，例如电子表格和数据库。例如，他们可以将电子表格中有关客户购买模式的数据与销售工具中的相关数据相结合。然后，他们可以构建定量业务模型并利用软件工具来分析这些模型并揭示新的见解。然后分析这些数据可能有助于对未来事件进行预测。

发挥作用的机会
从商业智能经理到机器学习工程师，商业智能专业人员可以以不同的身份服务。美国劳工统计局 (BLS) 包括管理分析师类别下的商业智能和类似职位，预计从 2016 年到 2026 年，该领域的就业人数将增加 14%。根据 PayScale，商业智能经理的平均工资是 101,059 美元，而机器学习工程师的平均工资为 110,840 美元。
商业智能专业人员应具备使用报告工具（包括运行数据库查询）的分析技能和知识。对于商业智能中的管理角色，首选硕士学位。拥有强大数据分析组件的 MBA 不仅可以为专业人士提供成功胜任商业智能或数据分析角色所需的技术技能，还可以提供领导团队和项目的商业知识，同时帮助制定商业战略。

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据 BLS 称，预计该领域的就业人数将继续增长，因为组织一直在寻找提高效率、控制成本和发现增加收入的机会的方法。如果您正在考虑作为商业智能专业人士的职业，那么未来是光明的。
通过获得俄亥俄大学的在线商业分析硕士学位，成为讲述数据故事的专家。