所以，商業分析師在做什麼？

1. 身為BA你該永遠記得 -「不要變成Data ATM」

一般來說，BA能接觸到的人和數字都非常的廣，從員工KPI一直到公司大大小小的數字都有機會碰，在這樣的生活中，收到同類型的需求早已是見怪不怪，甚至有時只是因為日期不同就得重做一次報告，但若每次收到需求就重做一次，那本質上你的工作還是不斷的重複相同的事情而已．所以如何讓自己的努力不要白費，從中想出更聰明的辦法，我認為也是BA該練習的事情．

還記得剛加入Klook的時候，Analytics team處理的需求都是零碎的而且沒有延用性，所以時常花了一大堆的時間幫各部門抓數據，在不加班的前提下根本沒有時間做自己的project，久而久之老闆也不知道你在忙什麼．

發現這問題之後，我們意識到我們必須開始做一些「只有BA能做的事情」，於是和Data engineer team引進了Tableau並一起提升公司的data visibility．將以前那些one-off的需求整併成一個customisable 的 dashboard 並設定不同團隊的權限讓大家一打開就能馬上看到自己所需的數據，最後成功取代了過去大量重複性很高的report以及沒有意義的需求討論時間．

2. BA的影響力 -「這大概是BA最吸引人的地方」

BA的影響力可大可小，尤其在這個人人都把Data driven掛在嘴邊的時代(笑)，公司的任何一位員工/老闆找上分析師都是一件很正常的事，而且一般情況下公司的分析團隊規模也不會像BD或Marketing那樣龐大，所以每個分析師都能夠有相當的影響力．我在Klook的時候，BA除了固定和Data engineer/Data science team 開會之外，和BA合作過的團隊橫跨BD/ Ops growth/ Marketing/ Product部門; 層級從CEO, manager 到各國家Local的 BD team．而沒有開會的時間就是想辦法建立新的 Data practice 或提出一些新的insight，可以說沒有一天例外．

在這樣的工作環境下，身為一個同時兼顧Business 和 Data analysis之間的角色，BA會有大量的機會訓練自己「見人說人話，見鬼說鬼話」的能力．舉例來說：你不能夠期待一個planning team的VP會看聽的懂你為什麼是這樣寫你的SQL query；也不能覺得Data engineer 就該理解為什麼Business team要求看一些很難拿到的數據；更不用想說你要拿一個充滿細節的slide報吿給你的CEO看，因此能不能用對方聽得懂的話，去告訴他不懂的事情 就很重要，越能夠將這能力發揮的BA，在公司也就能產生越大的影響力．

3. BA的責任 -「幫公司創造revenue很好，但改善效率也很重要」

身為Data 和跟Business之間的橋樑，BA必須有能力將複雜的數據轉化成Business impact, 這裡的Impact 指的不一定是revenue 這種可量化的指標，也包含一些流程的改善，或是一些data practice的建立．

以前還在航空公司客服部門做分析的時候，整天都在想怎麼樣用Data幫公司節省成本，但實際上客服早已是個相對成熟的產業，不論是人力配置或是客服系統市面上早就有很好的系統能管理，所以並沒有太多能夠發揮的地方．直到有天發現客服人員流動性很高的這個現象我才想到：

「如果我們有一套能提高客服解決客人問題效率的方法，那豈不是在管理上會很有幫助？」

於是我把資料庫所有的通話數據進行分類並計算平均通話時間(例如：行李丟失、改機票時間、兌換里程… etc， 當時為了排除 outlier拉高平均的情況，最終採用了中位數計算)，最後再依照員工年資設定benchmark，並設計了Tableau dashboard 讓manager能夠很快找到每個客服人員擅長與不擅長接的電話並針對性地去訓練，雖然這整個project沒有減少實際的人力成本，但客服中心的service level卻顯著提高，在管理上也提高了效率．

4. 申請BA的時候該注意什麼 -「先練好技術，再來想BA」

如果你曾經在Linkedin上搜尋過 “Business Analyst” ，應該就會發現BA是蠻熱門的職缺，原因是只要任何有用到數據解決問題的工作都可以叫做business analysis 所以很多人都覺得自己可以勝任BA，而很多公司也都認為只要是跟數據相關的工作找個BA來就對了，但實際上這些BA的工作卻可能相差甚遠．

跟身邊的分析師朋友討論過後，我們認為底下四個技能是一個好的BA該具備的基本能力，有興趣的人可以參考看看：

1. SQL
   
   • 必備，必備，必備
2. Visualization
   • Tableau / Power BI / Looker
3. Python / R (Optional)
   • Coding需求會看BA在公司的定位，所以BA不一定要會寫code
4. Excel/Google Spreadsheet 

以上的技能會因為公司不同導致比重不同，有些公司也會額外要求BA要會一些行銷工具像是Google analytics，但目前觀察下來大都只是加分項，所以想申請BA的人可以先從上述四個硬技能下手（如果想找尋學習資源，歡迎參考我的linkedin證照區）

有順利拿到面試的人，首先要認清BA的工作內容就是無法被清楚定義，因此在面試的時候我建議不要請面試官給你一個很具體的方向，因為他真的很難給你一個明確的答案，我會推薦用以下的題目取代：

1. Analytics team成立多久了？這次的招募是替補還是擴編？

• • 如果才剛成立，可以猜測的是你會著重在Data visibility 的提升、建立roadmap以及跟老闆討論未來分析團隊的走向；相對的，如果是已經成立一段時間，應該就會著重在project management或思考新的business insight

2. Analytics team使用的工具有哪些？

• • 原則上，在上述提到的四個技能裡面至少要有2個是每天都會使用到的，對未來的職涯會比較有幫助

3. 你加入的是公司的 central analytics團隊，還是各部門底下的 analytics team? 

• • 這題就直接牽涉到未來的工作將會是往「廣」還是「深」的方向發展

4. Analytics 在公司的定位是什麼？

• • 這題適合問層級比較高的老闆，因為公司重不重視數據是一個文化，原因是很多公司都認為BA只是個支援性質的角色，如果對方卡住或是覺得BA就是個supportive的工作，那建議你重新考慮

5. 未來的BA ＆總結