一、專業要求不同
商業分析師：
專業偏向經濟、金融、工商管理、數學、統計（整體更傾向商科）
數據分析師：
專業偏向數學、統計、計算機（整體更傾向理科）
二、工作內容不同
商業分析師：
1、負責某個獨立項目的信息收集、分析，提出有針對性的方案和建議
2、就具體業務專題，構建商業分析框架，進行全維度的商業分析（如競對信息、行業市場、上下游關係），完成分析報告面向CXO進行彙報
3、依據國家有關方針、政策、法令，運用科學方法，及時對公司提出切實可行的戰略改善方案。
（以上包括但不限於）
數據分析師：
1、負責日常數據分析及監控，針對異常情況協調資源進行跟蹤和深入分析
2、為各類業務部門（產品、運營、市場、廣告）提供數據支撐
3、 探究用户行為習慣特徵，優化公司產品收益。驅動業務增長
（以上包括但不限於）
三、掌握技能的不同
商業分析師：
一般來説，商業分析師都需要有一定的MBA背景，對市場、上下游、商業有強烈的洞察力，具備系統的資料收集、市場研究、整理能力，及良好的文字處理能力，具備較強的邏輯思維能力，敏鋭的觀察能力和獨立分析能力。很多商業分析師是需要獨立完成一份行業分析報告，站在整個行業的角度，去看待本公司、所有競品公司、上下游的各種關係與優劣勢。
需要懂得各類的策略模型與方法論：如SCP、RFM、波士頓矩陣、金字塔原理、5W2H、MECE分析、SWOT分析等等
數據分析師：
數據分析師更偏向針對某個公司產品，進行分析建模，驅動增長。
需要有較強的落地能力，與各業務部門的配合的溝通能力。
需要懂得統計學相關知識，尋找大數據中隱藏的用户行為規律，掌握基本統計模型及統計學知識：迴歸分析、聚類分析、時間序列、多元統計，貝葉斯等，如果在互聯網研究產品的話需要了解：漏斗分析、產品轉化等
以上掌握的模型，商業分析師和數據分析師都會交叉使用，只是側重點較為不同。
總結：
a.商業分析師站的高度會比數據分析師高，因為處於戰略模塊，放眼的是全行業、上下游。而數據分析師更偏向落地能力，具體幫助業務某個產品得到增長
b.商業分析師的彙報對象的都是CEO，CFO、各種O。而數據分析師的彙報對象的是業務部門和數據部門的領導
c.企業中對戰略部門的商業分析師的學歷背景要求會比較高，需要有一定的諮詢行業或MBA背景或強大的邏輯思維與業務拆解能力。
企業中對業務部門的數據分析師的掌握工具技能、數據處理能力要求比較高
d.商業分析師不僅僅只是對數據進行分析，還需要做信息類的分析，如市場研究、國家政策、行業形勢等而數據分析師更偏向針對某一產品的分析，業務落地性比較強
當然這兩者邊界現在也越來越模糊，很多數據分析師也需要有一定的高度去看待問題，而商業分析師也慢慢需要一定的編程能力。
e.最後講到大家最想了解的薪資問題，一般來説商業分析師毋庸置疑會比數據分析師起薪高，商業分析師薪資對標的就是諮詢行業的分析師或者諮詢顧問，大家都知道諮詢行業的起薪都比較高的。
當然數據分析師驅動業務增長，可獲得獎金就會比較多，只要業務產生增長，加薪也會比較快。
兩者來説都有很好的方向，我較為客觀地講述這兩者的差異。
行業分析師高於數據分析師。
行業分析師平均工資￥19.9K/月，與2021年持平。數據分析師平均工資￥18.8K/月，2022年工資不及2021年，較2021年下降了9%。
數據分析師和行業分析師是兩種不同的職業，具有不同的工作職責和技能要求。
數據分析師是一種專門從事數據分析和數據挖掘的職業。他們負責收集、處理和分析大量的數據，以發現有價值的信息和趨勢，提供數據支持的決策和建議。數據分析師需要熟悉各種數據分析工具和技術，如數據可視化、統計分析、機器學習、數據挖掘等，同時也需要具備業務洞察力和溝通能力，能夠將數據分析結果轉化為有意義的業務洞察和建議。
行業分析師是一種負責研究特定行業或市場的職業。他們需要深入瞭解所研究的行業或市場，收集和分析各種相關信息，如市場趨勢、競爭對手、客户需求、政策法規等，以瞭解行業的發展和變化趨勢，並提供建議和決策支持。行業分析師需要熟悉所研究行業的相關知識和數據來源，如財務報表、市場調研報告、行業協會報告等，同時也需要具備市場分析、戰略規劃和溝通能力，能夠將研究結果轉化為有意義的行業洞察和建議。
因此，數據分析師和行業分析師雖然都需要熟練掌握數據分析和相關工具，但在具體的工作職責和技能要求上還是有所不同。
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