早在 19 世纪晚期， “ 分析 ” 就被应用在管理学领域当中，但直到 20 世纪 60 年代，它才被逐渐被重视起来，以应用 ERP 系统、数据仓库、管理信息系统等工具来做决策的形式，走入大众的视线。
随着 “ 大数据 ” 的出现，各行各业似乎都开始跟 “ 数据分析 ” 或者 “ 数据挖掘 ” 这个听起来高大上的概念 “ 联姻 ”—— 金融、电子商务、企业管理、生物医药，甚至教育学、社会学与心理学都开始大 量引入定量分析的方法 进行科学研究与实践，为人或企业的行为和策略决策提供更有力更客观理性的帮助与支持。由此，有不少新的学科分支和就业方向应运而生了。这其中就包括了 商业分析 。
在大数据的背景下，公司纷纷开始使用数据驱动的方法，将客观的市场行情与人为因素相结合，深入探究各种事件、现象、行为发生的原因，辅助各项方案策略的制定或者对市场行情的理解，这可以看做是对 “ 商业分析 ” 的通俗理解。不难看出，从事商业分析的专业，不仅需要 懂商业运作 、或者熟知商业领域里至少某一个方向的知识，更重要的是 掌握数据分析的技术。
商业分析是一个典型的 交叉学科 ，在西方国家也刚开始起步，美国各大高校开始开设商业分是硕士项目也就是近三五年的事情。而随着商业领域里数据量井喷式的增长，商业分析的 就业需求量也会大幅增加 ，因此，近几年有越来越多的人才选择就读商业分析专业，对自己进行综合性的培养与提升；更重要的是，与传统商科专业不同， 目前美国高校已开设的所有商业分析硕士项目均是 STEM 项目 ，也就意味着，就读这一 商科专业 的同学，会享有与技术性专业学生 一样的 OPT 待遇 。这是吸引很多商科学生转方向申请的一个很重要的因素。因此，我们预计未来几年商业分析硕士申请的 热度会变的非常高， 有志于往这个方向发展的同学需要早做准备。
