Loading article…
ビジネスアナリティクス修士（MSBA）は、データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学、ビジネスインテリジェンス、情報理論の概念を融合させた、商業アプリケーション向けの学際的なSTEM大学院専門学位です。学生は一般的に、コンピュータサイエンス、工学、数学、経済学、ビジネスなど、さまざまなバックグラウンドを持っています。大学のプログラムでは、少なくとも1つの言語でのコーディング能力が必須です。最も一般的に使用される言語には、R、Python、SAS、SQLなどがあります。出願者は通常、プログラム開始前に技術的な能力を備えています。MBAプログラムのアナリティクス集中コースは技術的な内容が少なく、統計アプリケーションの実践的な知識の習得に重点を置いており、熟練度は重視していません。[ 1 ]
ビジネスアナリティクス（BA）とは、洞察を得て事業計画を推進するために、過去の事業実績を継続的かつ反復的に探索および調査するためのスキル、テクノロジー、プラクティスを指します。[1]ビジネスアナリティクスは、データと統計的手法に基づいて事業実績に関する新たな洞察と理解を深めることに重点を置いています。一方、従来、ビジネスインテリジェンスは、データと統計的手法に基づき、一貫した一連の指標を使用して過去の実績を測定し、事業計画を導くことに重点を置いていました。ビジネスアナリティクスは、処方的分析を活用して自動化を進めるために使用できます。
MSBAは、Microsoft Excelなどの従来の表計算ソフトの使用を超えた複雑なデータ分析へのニーズの高まりに対応して設立されました。2001年以降、データ量（ボリューム）、データ転送速度（データの入出力速度）、データの種類とソースの多様性の増加により、人材不足が生じています。[ 2 ]ハーバード・ビジネス・レビューは次のように述べています。「ビッグデータに対する現在の熱意の多くは、 Hadoop（分散ファイルシステム処理で最も広く使用されているフレームワーク）や関連するオープンソースツール、クラウドコンピューティング、データ可視化など、ビッグデータを制御可能にするテクノロジーに焦点を当てています」と記事は述べています。「これらは重要なブレークスルーですが、少なくともそれと同じくらい重要なのは、それらをうまく活用できるスキルセット（とマインドセット）を持つ人材です。この点では、需要が供給をはるかに上回っています。実際、データサイエンティストの不足は、一部のセクターで深刻な制約になりつつあります。」[ 3 ]