业务分析帮助企业做出更好的决策。在本博客中，我们将探讨什么是业务分析、它多年来如何发展以及业务分析的最新趋势。
目录：
什么是商业分析？这些年来它是如何演变的？
业务分析是一个利用分析技能与组织利益相关者一起做出数据驱动决策的领域。它需要非常多才多艺的技能，即业务和分析知识。如今，大多数行业都使用商业分析，包括医药、技术、零售和房地产。
作为业务分析师，您必须分析历史数据，深入研究预测结果，与利益相关者协作，并最终做出有利于业务的数据驱动决策。 SQL、PowerBI、Excel 和 Tableau 等工具是业务分析师的基本技能。
商业分析最初由一位银行家于 1865 年引入，目的是先于竞争对手收集有关客户的信息。然后他将该领域标记为“科学管理”。逐渐地，它被用于制造业来分析劳动者的流动和效率。随着 90 年代末早期计算机的推出，大中型公司开始提供此类解决方案，并将其命名为业务分析。此后，该领域得到了快速发展，在过去的十年中，生成式人工智能、边缘计算和其他现代商业智能工具等新时代技术提高了处理数据和做出数据驱动决策的效率对于组织来说。
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2025 年主要业务分析趋势
如果您正在转换或当前处于该领域以保持更新，则应该注意以下业务分析领域的一些未来趋势。
1.数据民主化
“数据民主化”意味着所有人都应该可以访问数据以做出明智的决策。这将确保更快的决策、改进的协作和敏捷性，让员工能够根据数据对自己的决策负责。
2. 数据素养
数据素养意味着每个人都应该了解用于分析数据的原理和技术。然而，这并不意味着主题专家是不必要的。主题专家将负责概述和监控整个过程。
3. 人工智能
人工智能是一个正在与商业分析、供应链、数据科学、制造等所有新兴技术相结合的领域。人工智能被用于所有这些领域，以实现自动化并从数据中提出更好的发现。不同的法学硕士，例如 Llama、GPT、BERT 和 Claude，在业界广泛用于创建人工智能驱动的功能。
4. 数据治理和隐私
随着人工智能和 GenAI 的兴起，数据隐私和治理成为一个问号。该行业一直在致力于解决数据泄露和安全漏洞问题。许多政府为其公民引入了 GDPR 和 CCPA 等数据隐私法，以防止公司未经同意使用数据。
5. 实时分析
在这个快节奏的数字世界中，跟上数据生成的速度至关重要。即使昨天的数据现在也是历史数据。因此，该行业专注于创建可以实时执行数据分析的系统。 Apache Kafka、Apache Flink 和 Apache Spark 等工具用于创建管道，生成的数据将被实时摄取和分析。
6. 基于云的分析
云技术简化并优化了我们存储和分析数据的方式。利用云技术，我们可以通过配置更好的机器来降低使用成本并提高效率。这也使得实时分析变得方便。 AWS Athena、AWS Quicksight 和 Azure Stream Analytics 等云服务用于基于云的分析。
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7. 嵌入式分析
嵌入式分析是企业将不同的分析工具（例如仪表板和报告）嵌入到其遗留系统中的领域。这有助于他们根据业务需求操纵数据来增强对所有不同业务领域的监控。 PowerBI、Looker 和 Reveal 等工具在业界广泛用于嵌入式分析。
结论
整体业务分析是一个可以影响业务的领域，因为您将与利益相关者密切合作并做出数据驱动的决策。该领域还有许多其他趋势，例如云计算分析、认知分析和 NLP。到 2025 年，随着就业机会和个人成长呈指数级增长，商业分析的角色似乎前景光明。
如果您想跟上最新趋势，您可以考虑参加 IIT Roorkee 的 Intellipaat 商业分析师高级研究生证书课程。您将通过行业专家和印度理工学院教师的实践知识接触所有最新技术和趋势。
