爱数据学院分享：
相同点
需要依靠数据来得出结论
需要掌握数据分析工具
不同点：
商业分析师：专业偏向经济、金融、工商管理、数学、统计（整体更倾向商科）
数据分析师：专业偏向数学、统计、计算机（整体更倾向理科）
数据分析师日常工作内容：
1. 根据时间维度产出数据报告
2. 监控数据趋势
3. 为业务提供数据支持
4. 撰写专题性报告
数据分析师是一个连接业务与技术的职位，要求比工程师更了解业务逻辑，又要比产品、运营等具有更多的数据分析思维与技能。
数据分析主要是为公司业务人员、运营人员提供数据支持的，帮助员工提高工作能力和工作效率，让组织里面的每一个人都有主观能动性，另外还能通过数据优化员工绩效。
商业分析师日常工作内容：
1. 商业决策
2. 业务优化
3. 战略调整
4. 撰写商业分析报告
商业分析更加注重决策能力。结合内外部数据深度剖析商业问题，最后进行企业战略调整和产品迭代。
如果将企业比作战场，数据分析更像是为每一个战士服务的，并且数据分析能渗入到组织里面的每个细胞。而商业分析是为将军服务的，提高管理者决策的准确性、决策效率和决策能力。
对数据分析师而言，大部分工作时间都花在了数据提取和处理上。但在构建业务指标体系的时候，传统的数据分析师往往会忽略2个关键点：
①商业问题 ②商业场景
这时候，商业数据分析师的概念就产生了。
与数据分析师不同的是，商业分析师更多的是从商业角度出发，基于具体的商业场景以及商业逻辑，使用数据作为原材料，对数据进行相应的逻辑处理与结构化处理。同时通过数据洞察商业问题，找到发展机会点，为企业战略及商业决策提供数据支持。
你可能会问，什么叫做商业场景？
举个栗子：
老板让你在下个季度用50W预算，实现50W新用户注册。在同等预算下，上个季度的目标是30W。这就意味着，再延续上个季度的宣传方式就无法完成目标。
这时候商业分析师就要从各个维度搭建商业数据指标体系：上个季度用的是怎样的宣传方式？是广告投放还是新媒体推广？哪个渠道的宣传效果更好？这个季度要不要优化投放方式？是不是还可以增加口碑营销？如果用口碑营销，我们的基础用户又在哪里？另外我们的竞争对手在同期做了哪些商业动作等等……
这里，我们也可以用3个字概括商业分析师的工作逻辑
1. 构：基于具体的商业场景，构建数据体系
2. 解：解读商业变化，洞察商业问题
3. 用：数据应用，驱动增长
数据分析师在实际工作中更偏向业务，而商业分析师则更深入商业场景。
总结：
1.商业分析师站的高度会比数据分析师高，因为处于战略模块，放眼的是全行业、上下游。而数据分析师更偏向落地能力，具体帮助业务某个产品得到增长；
2.商业分析师的汇报对象的都是CEO等领导，而数据分析师的汇报对象的是业务部门和数据部门的领导；
3.企业中对战略部门的商业分析师的学历背景要求会比较高，需要有强大的逻辑思维与业务拆解能力。
4.商业分析师不仅仅只是对数据进行分析，还需要做信息类的分析，如市场研究、国家政策、行业形势等；而数据分析师更偏向针对某一产品的分析，业务落地性比较强；
5.一般来说商业分析师的薪资会比数据分析师高。
最后，我们现在学数据分析的小伙伴其实是可以将商业分析作为未来的发展目标哦~
❖ 以上所有内容仅供学习参考。
❖ 文章整合自8月9日社群分享内容。
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