而且是体面且高薪的职业，截至2018年9月1日，美国商业分析的平均基本年薪达到117867美元。
如今，商业数据分析的火热状态也延续到了中国，现在用人市场上每一个数据分析人才的出现都能引起各大公司争夺。
国内数据分析发展现状
尽管在美国起步，但未来商业数据分析发展快的还是在中国，因为中国有着一个得天独厚的优势：有全世界庞大的用户群。
尤其是腾讯、阿里这样掌握大量用户数据的巨型互联网公司。其中阿里几乎将数据的价值发挥到了。例如比读心术还精准的商品推送机制，以及支付宝建立起的比银行还完善的信用体系。凭借庞大数据建立起的护城河，阿里确立了自己不可撼动的地位。而商业数据分析是让大数据具有商业价值的主要途径。
商业数据分析师的发展前景
现在几乎所有领域的公司都开始关注大数据，公司都希望运用数据分析来支持公司运营决策。毫无疑问的是，商业数据分析将成为21世纪的一个“金饭碗”。
数据分析也不再只是数据分析师的“专业”，已经成为各行各业的必备能力要求。
岗位上，销售、市场、运营、策划、产品等需要通过数据分析实现有效增长；财务、法务、人事等后台岗位需要通过数据分析来提升效率。
行业上，新媒体需要知道用户阅读习惯；零售业需要得到用户消费习惯。
即便不从事商业数据分析，掌握一定的数据处理能力也将成为你职场中的加分项。
一文了解数据分析师与商业分析师的区别（一）
数据分析师与商业分析师到底有什么不同？很多初入数据岗的职场新人都不明所以，也不知道自己该选择哪个职业方向进行深入发展。 没关系，下面小编让你一文了解两者的主要区别。
如果拿武侠小说来类比，数据分析师与少林的扫地僧相似，工作类型更偏向技术方面，例如对业务数据进行清洗、建模。而商业分析师跟“百家之长”的武当张三丰十分相像，这个岗位不仅要具备数据分析的能力，还要熟悉业务，还要懂得市场、甚至还要懂得金融管理。
现如今，我们处于大数据时代，基本上所有行业都是以数据为驱动，互联网企业则更甚。例如抖音、快手等APP就是根据用户画像及行为偏好等数据，才能结合算法给你不断推推荐你爱看的视频；淘宝、拼多多等APP就是根据这些数据，利用“千人千面”的算法机制促使你拔草下单。
于是，在大数据时代，企业的很多决策是依赖于对数据的分析和判断，比如很多企业会通过数据分析来开拓新业务，并诊断销售额、运营效率、用户使用体验等方面出现哪些问题，并得出结论与优化建议。 而企业为了能够更好的利用这些数据，就由专人负责专项工作，设置了数据分析和商业分析这两个方向的数据岗位。
那么，既然商业分析师和数据分析师这两个工作岗位都要和数据打交道，那两者究竟有何具体区别？
用一句话总结：前者重数据分析，后者重商业分析。
要想掌握商业分析这项技能，可以从理论体系、算法或者工具去实现。按照现在一些专家的提法，从易到难分别为Business analysis和Business analytics，Business analysis商业分析应属于传统商科专业，利用Excel及SQL等简单工具能够完成；后者应属于新兴学科，以商业知识为根基，数理编程为途径，包括图像识别和处理、机器学习、深度学习等等各个方面，人脑驱动工具去发现一些复杂规律和完成复杂分析。
