在当今世界，数据在商业决策中扮演着越来越重要的角色。从分析小型企业网站的流量模式，到制定转化优化策略，再到复杂的工业算法，这些算法决定了大型零售商应该向单个地点运送多少洗衣粉，数据在确定B2C或B2B洞察以及制定商业策略中起着至关重要的作用。数据的使用在今天的世界变得越来越主流。
超过90%的现有数据是自2011年以来创建的——这要归功于技术驱动的社会。每天有数十亿字节的新数据被创造出来。但是，如何处理所有这些数据呢？没有解释或上下文，它们几乎毫无用处。不知道应该关注什么，以及这一切在更大的计划中意味着什么，大数据不过是一堆信息而已。
这就是“商业分析师”发挥作用的地方。商业分析师帮助从原始数据中提取意义。为什么公司需要商业分析师？回到2012年，哈佛商业评论将数据科学家的职位称为本世纪“最性感”的工作。这种描述源于这样一个事实：在21世纪的第一个十年的后半段，大数据的概念刚开始受到关注。在线企业，特别是社交媒体公司，收集了大量关于其用户的数据，但不确定如何利用这些数据为自己带来优势。
分析师开始提出问题，寻找模式，解释数据，并开发可以用来增长业务的洞察力。基于像LinkedIn这样依赖分析来开发吸引数百万新用户（以及随后的收入增长）的功能的公司的成功，其他公司开始寻找能够理解他们数据的科学家，更重要的是，向他们展示如何使用这些数据。
哈佛商业评论将数据科学家的工作——在许多情况下已经演变成商业分析师——称为性感，就业形势也同意这一点。根据美国劳工统计局的数据，预计到2020年，对商业分析师的需求将增加25%。简而言之，每个人都想要一个——但不是每个人都能得到一个。
根据麦肯锡公司关于大数据的报告，到2018年，可能缺少近20万名具有解释大数据所需深度技能的分析师。也许更令人担忧的是，同一份报告预测，将缺少150万名知道如何实际使用从大数据中收集的洞察力来做出有效决策的经理或分析师。
成为商业分析师需要什么？劳工统计局指出，大多数商业分析师拥有计算机或技术相关领域的学位，并接受过商业方面的额外培训。然而，最成功的候选人拥有硕士学位，这将他们对收集和解释数据所需的计算机系统的深入了解与应用数据所需的商业专业知识结合起来。
全国各地的学院和大学正在满足这种专业知识的需求，提供全面的课程，重点关注收集、分析和优先考虑商业和系统数据以及需求，并为学生在该领域的工作做好准备。
尽管有人声称对大数据的关注“只是一种时尚”，投资时间和努力于商业分析师教育将被证明是不必要的。然而，事实并非如此，有不止一个原因表明，商业分析学位是一个好的投资：
工作前景。不仅合格的商业分析师需求量大，这些职位的起薪也有竞争力。劳工统计局报告称，分析师的年薪中位数约为79,000美元；起薪通常在50,000美元左右。
可转移技能。商业分析技能通常不是特定于行业的。商业分析师在各个垂直领域都有需求。一些专家认为这种跨行业的适用性是创新的福音；分析师可以将他们从看似不同的行业带来的洞察力和想法结合起来，创造出新的、令人兴奋的和独特的产品。
新工具和技术。像SAS、SPSS、R、Python等统计工具公司正在不断开发新的工具和技术来收集和解释数据。然而，这些工具大多数只是使用者的延伸，创造了对经验丰富的专业人士的高需求。