為什麼要念商業分析 (Business Analytics)？

 為什麼要念商業分析？

商業分析（Master in Business Analytics）是近幾年越來越受歡迎的碩士學程，許多國外知名的商學院都陸續開設相關的學程，此科系之所以越來越受歡迎，主要原因是就業市場的蓬勃．大數據時代的來臨改變了企業做決策的模式，越來越多企業傾向透過數據做決策（data-driven decision），也因此願意投入更多資源招攬數據分析的人才．這樣的人才需求幾乎是橫跨全球市場的所有產業，其中又以科技業和顧問業為重，在招聘新鮮人時都優先考量有數據處理分析能力的人才，因此這項專業就變得較為搶手．

商業分析的碩士學程如此受歡迎，還有一大原因是為了提升海外就業的機會．首先，許多國家對於高科技人才的簽證限制都較為寬鬆（Ex. 美國的STEM簽證）；加上科技業普遍使用語言為英文，少了一層當地語言的關卡；一般其他商學院的專業（行銷、策略、管理…）對於溝通、表達或是文化認知等的程度要求較高，而這些技能往往都跟語言程度有很大的關聯，對於想在海外就業的非英語母語學生，就極有可能成為就業的挑戰；相對而言，商業分析著重的是精通程式語言和對數字敏感等硬實力（hard-skills），對於和英語程度高關聯的軟實力（soft-skills）要求比較沒那麼高，也因此成為很多想去海外求學就業的學生的優先選擇．

 資料分析師跟資料科學家的差別？

在資料科學的領域中，常常看到這幾種職位名稱：資料工程師（Data Engineer）、 資料科學家（Data Scientist）、 資料分析師（Data Analyst）以及商業分析師（Business Analyst），這些工作雖然都是數據分析的範疇，但在工作內容跟需要具備的技能上有些許差異：

資料工程師是資料分析鏈的上游，主要負責蒐集和清理資料，確保資料的品質，以及維護資料儲存的系統與環境．資料工程師通常需要精通兩到三種程式語言，工作有部分跟軟體工程師有些許相似，需要會管理和開發實體或雲端資料庫系統，以確保中下游的人能有穩定且乾淨的資料可以做分析．

資料科學家負責較為複雜的數學或統計模型運算，依據要分析的問題，找尋適合的統計或數學模型，開發模型的程式，並分析運算後的結果和準確性．資料科學家通常需要熟知統計的理論，以及機械學習或深度學習的知識和程式能力．

資料分析師和商業分析師則負責相對簡單的數學運算和資料處理，依據資料科學家或資料工程師給予的產出，以及他們對於商業上需求的了解，做出最合理也最容易理解的資料詮釋，工作職責常常包含資料視覺化，建立報表或是儀表板以協助其他同事快速瞭解資料呈現的結果．資料分析師和商業分析師的工作有不少雷同之處，但資料分析師的工作仍然包含部分巨量資料的建模和處理，而商業分析師則較重視覺化和即時分析（ad-hoc analysis）的能力．

在數據分析部門發展較為完整的組織裡，這樣的分工會較為明確，而在發展初期或相對小的組織中，則常常出現一人身兼多職的情況，所以實際上的工作職責還是依公司而異．

 怎樣的人適合去念商業分析碩士學程？

從職涯規畫的角度來看，大部分的商業分析碩士學程都是一年期，也不特別要求工作經驗，錄取的學生背景多元，工學院跟商學院各占一半，適合想要轉換領域，剛畢業或工作不久的職場新鮮人就讀；在能力方面，由於課程內容需要的數理能力比一般商學院的其他學程來的稍為高一些，尤其很多知名大學的商業分析學程都是由工學院和商學院合作，因此越來越常看到數理能力被納入錄取的標準，所以對於有統計、微積分和線性代數基礎的同學在申請時就特別吃香．然而除此之外，商業分析師依然著重邏輯性的思考以及溝通和解決問題的能力，這些特質也可以是商學院背景的學生的優勢；至於寫程式的能力，雖然對於日後找工作有很大的影響，但是多數學校都相信比起數學，寫程式的能力較容易培養，且都有規劃先修課程提供給程式零基礎的學生，通常不是硬性規定的門檻．

念商業分析的碩士對於不同背景的學生能給帶來不同的好處：對於工學院背景的學生而言，商學院能在求職市場帶來更高的能見度以及人脈網絡，尤其對於跨足銀行或顧問業有很大幫助，且能在跨足領域的同時保有先前專業的優勢；而對於商學院背景的學生，商業分析的學程則能帶來紮實的數理和程式的訓練，是想要轉換跑道到科技業或是資料科學領域的最快速且最能被認可的方式．

 結論

商業分析碩士學程適合數理能力不差、想要投身資料科學領域的同學就讀，念商業分析可以培養許多大公司著重的分析和軟體的能力，也同時會提高海外就業的可能性．

作者

王維翰 John Wang

台大國企系畢業

ESSEC/CentraleSupelec 商業分析碩士畢業 (QS Global Top 5 MSBA program)

現任Agoda 曼谷總部資料分析師 & Synergy MSBA顧問

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