史上頭一遭,MBA 遇上了真正的挑戰者:當企管碩士申請者逐年下滑,「商業分析碩士」是未來嗎?

史上頭一遭,MBA 遇上了真正的挑戰者:當企管碩士申請者逐年下滑,「商業分析碩士」是未來嗎?

想像一下,你焦慮地坐在房間裡,等著申請結果出爐。突然之間,一大堆電子郵件跳了出來。你讀了讀它們,然後倒抽一口氣。你想念的學校全都錄取了你:史丹佛的數據科學碩士班、哈佛企管碩士(MBA),以及 MIT 的商業分析碩士班。

現在,你得面對那個問題:該選擇哪個碩士班?該怎麼在 MBA 和分析碩士之間做出抉擇?

過去幾年裡,商業分析課程的申請者大幅增加。另一方面,自 2015 年開始,美國的 MBA 申請者則逐年下滑。在這兩股對比鮮明的趨勢之下,申請者自然得仔細思考該選擇何種課程。

絲綢之路教育(Silk Road Education)的焦點,正是協助亞洲學生踏上商業分析職涯。在絲綢之路教育,我們會使用下列的三段式架構,協助學生做出選擇;有意跨足這些領域的學生,在決定申請何類課程的之時,也應該考量這些因素。

考量一:你想做什麼(工作內容)

選擇 MBA 或分析/數據科學碩士之前,應該先思考你喜歡什麼樣的工作。

《富比士》近期的報告顯示,數據科學家有 60% 的時間用於清理和組織資料。實務而言,這代表你在成為專業分析人員之後,會花費很多時間處理精細的程式撰寫工作。 

更廣泛來說,專業分析人員得思考,如何利用數據回答商業問題。也就是說,你的焦點在於演算法和數據來源。

剛取得 MBA 學位不久的人,焦點通常會放在比數據分析人員更策略性、更概念性的地方。對大多數 MBA 畢業生來說,工作焦點通常較為高階,隨著職涯進展,工作也可能會以管理、指導和領導團隊為主。

當然,MBA 畢業生仍舊得利用數據回答問題,但直接處理數據的機會較少,而是以設定分析目標、尋求結果為主,也可能不了解這些分析的細節。

我們會在「考量三」進一步討論此事:不要誤將擁有 MBA 學位與管理者劃上等號。數據科學家也能帶領團隊、在組織中向上爬,同理,擁有分析背景,不代表你只能當分析人員。反之,你應該思考自己喜歡何種程度的細節;你想了解分析背後的事物嗎?還是說,你偏好高階和策略性的事物?

選擇 MBA 或分析/數據科學碩士之前,應該先思考你喜歡什麼樣的工作。圖/GaudiLab@ShutterStock

考量二:你想要的報酬(收入)

選擇攻讀目標時,亦需思考財務因素。MBA 和分析碩士在畢業後,何者的收入較高?數據科學家是收入最高的職業之一,但 MBA 也以擁有高薪馳名。

我們可以針對這兩類學位,比較哈佛(類同於頂尖學校)和全國平均(類同於一般學校),來了解其中的取捨。

在哈佛,MBA 二年級學生在畢業後的預期年薪為 14 萬美元,也能拿到約莫 2.5 萬美元的簽約獎金。大致而言,約 30% 的畢業生會加入顧問業,約 20% 加入金融業,約 20% 加入科技業。

接著,我們再來看看哈佛的數據分析學位:工程及應用科學學院(SEAS)的計算科學碩士。2018 年,此課程的畢業生加入了 AirBnb、Facebook、Google 等企業。該課程指出,平均而言,畢業生的年薪介於 8-14 萬美元;因此,我們可以概略推估,平均年薪約為 11 萬美元。

以頂尖學校而言,MBA 學位的財務利益,可能會高於分析碩士。然而,如果不看哈佛,而是觀察全美學校的平均呢?就讓我們跨過查爾斯河,看看位於另一岸的波士頓大學吧。

在此,MBA 的薪資優勢大大減少。波士頓大學的 MBA 畢業生,起薪約為 9 萬美元。另一方面,波士頓大學的分析碩士(可以透過線上課程取得),平均薪資為 8 萬美元

此外,波士頓大學 MBA 課程的學生,通常會有 5 年的工作經驗,若將此考量在內,薪資差異就會進一步縮小。以排名不那麼高的課程而言,MBA 的薪資優勢幾乎完全消失。

考量三:之後可以去哪裡工作(職涯前景)

除了薪資之外,取得這兩種學位之後,你的職涯會是什麼模樣呢?你可以去哪些地方工作?你對 10 年、20 年後職涯狀況可以抱有什麼樣的期待?

以就職企業的種類而言,分析碩士應該會勝出。麥肯鍚全球研究所指出,到了 2024 年,美國可能會有 24 萬個需要資料分析技能的職缺。也就是說,一流雇主(Google、麥肯鍚、奇異等)極為渴求頂尖分析人才。由於此領域的技術人才較少、競爭程度較低,進入一流企業的機會也比較高。

以紐約大學的數據科學課程為例。數據分析碩士畢業生大多成為蘋果、Uber、Facebook 等企業的員工;MBA 畢業生進入這些企業的門路較窄,大多會去非常不錯、但較為傳統的企業工作,例如德勤、摩根史坦利、普華等(德勤的台灣加盟所為「勤業眾信」,普華在台灣加盟所為「資誠)。 

除了薪資之外,取得這兩種學位之後,你的職涯會是什麼模樣呢?你可以去哪些地方工作?圖/GaudiLab@ShutterStock

那麼,找到工作之後呢?你可以選擇什麼樣的職涯路徑?

以 MBA 而言,通往管理高層的道路明確且眾人皆知。這雖然代表競爭十分激烈,但也代表只要結合運氣、技能和努力,確實可以辦到此事。但對專業分析人員來說,職涯階梯的路線就不是那麼明確。

一方面,企業非常希望能找到技術能力強大的領導者。2011 年,財星五百大企業中,僅 12% 有資料長,到了 2019 年,這個數字會升至約 90%。對許多領導者來說,分析就是他們晉升高層的門票。

另一方面,傳統企業常會限制數據科學家和分析人員的領導層進路。大多數企業的領導層,是依循著傳統的 MBA 路線晉升,因此,他們在思考未來領導者時,常會考慮與自己相似的人。可惜,這可能會導致對專業分析人員的隱含歧視,將他們視作不了解商業問題的「資料書呆子」。

從許多方面來看,專業分析人員的職涯多樣性高過 MBA。由於前人留下的足跡比較少,追求成功的機會較多。但在此同時,那也代表可以依循的模範比較少

史上頭一遭,MBA 遇上了真正的挑戰者──分析碩士和商業分析碩士。你在選擇之時,也必須認真思考前述的三項因素:你想做什麼?你想要什麼樣的報酬?你希望 5-10 年後的自己是什麼模樣?

註:去年,哈佛推出了與此大致相同的數據科學碩士班。有趣的是,推出此課程的SEAS表示,新的數據科學課程使該學院的總申請人數增加2%。

For more information and related content, please look at the “Silk Road Education Initiative

英文版請見:Should you choose a masters in business or a masters in business analytics?

執行編輯:莊承憲
核稿編輯:林欣蘋

Photo Credit:GaudiLab@ShutterStock

未來人才行前準備