商业智能（Business Intelligence），简称BI，就是将智能计算技术应用于传统商业领域，从而提高数据分析能力，优化业务过程，提高企业竞争力。
虽然商业智能的普及仅仅是最近几年的事情，但已经渗透到金融，电信，零售，医药，制造，政府等各个行业和领域，成为大中型企业经营决策的重要组成部分。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。
因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。
数据挖掘不但能够学习已有的知识，而且能够发现未知的知识；得到的知识是“显式”的，既能为人所理解，又便于存储和应用，因此一出现就得到各个领域的重视。
从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。
目前数据挖掘技术在零售业的货篮数据（Basket data）分析、金融风险预测、产品产量、质量分析、分子生物学、基因工程研究、Internet站点访问模式发现以及信息搜索和分类等许多领域得到了成功的应用。
如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com)，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
1. 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节
让我们看一下Marketing/Data Analyst从业最多的行业——Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) ，自90年代以来，Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。
我们不是几乎每天都能从我们的信箱里发现产品广告吗？根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据：仅1999年一年，Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。
从1999至2000，工作职位又增加了30000个。
为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢？举个例子，随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报，他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。
所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。
例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。
这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。
但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理、挖掘、建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。
2. 行业适应性强
几乎所有的行业都会应用到数据，所以做为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业也可以在政府、银行、零售、医药业、制造业和交通传输等领域服务，这样就大大得扩大了就业选择面。
3. 职业寿命长
相比传统IT，数据分析职业不用就业者疲于应付新的技术。
一旦掌握，可以在职场上收益长久。
即使将来回国发展，掌握这门新兴技术也会大有用武之地。
4. 入门简单
不需要很强的理工科背景，学习周期短。
事实上，数据挖掘是一门跨领域的技术，非常适合非IT背景的人士选修，特别是那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士。
5. 职业稳定
由于工作性质和数据库相关，受OUTSOURCE 的影响小，职位相对稳定、高薪，很适合华人技术移民！
6. 英语交流要求——中等
市场/数据分析师的工作性质要求从业者有较强的逻辑分析和数据处理能力，所以在所有与市场相关的工作中，市场分析师的语言要求却是最低的。
这样比较适合我们这些英语非母语的申请者。
时代杂志(TIMES)预测：Data Mining将是21世纪最热门的五大新兴行业之一! 在北美及全球各大企业均采用商务智能，像美国Palo Alto 管理集团公司对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查，结果显示：在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%；在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。
现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报，因此也造成相关职位需求火爆。
(维多利亚教育集团供稿，咨询电话：416-665-1888，网站：www.viccollege.ca)
