对于业务数据分析（商业分析）、商业智能这些概念一直没有一个很明确的界定，个人如此，企业也是如此，以至于有时候其在招聘信息中也没将两者作区分。通过下面的这篇译文，希望对大家了解什么是商业分析有帮助。
原文：So What is Business Analytics & Its Various Components?
之前我们讨论过为什么现在对分析的要求越来越高，今天这里我们讨论下什么是商业分析，以及商业分析由那些元素组成。
首先，我们从商业分析的定义开始，尽管商业分析有很多种不同的定义但是这里我所说的是简化的（狭义的）商业分析，我相信它能更好的帮助你理解商业分析。
商业分析就是利用统计工具和技术来解决问题：
·找出数据模型并进行预测，例如：产品分析
·从海量数据中发现异常。例如：信用欺诈
·识别关键数据变量之间的关系并作进一步的预测。例如：潜在客户分析
·洞察力分析，预测接下来会发生什么？例如：客户流失预测
·获得竞争优势
下表是商业分析与商业智能的一个详细比较，或许能帮助你更好的理解商业分析。
·文本挖掘——从文本数据集中发现提取有意义的模型。例如：通过face book、Twitter、博客等社交网络了解客户情感，这些信息将用来提高产品服务或了解竞争对手动态信息。·预告——预测分析接下来的一段时间发生的事情。例如：利用历史数据预测季节性的能源需求情况。
·预测分析——创建、管理和部署预测得分模型。例如客户幸存与流失、信用评分预测以及工厂机械失败率等。
·最优化解决方案——利用模拟技术识别最优化解决方案。例如：销售价格优化、股票投资基金最优组合等。
·可视化——通过高度交互图形增强对探索性分析的展示以及模型结果的输出表现。