Me ka piʻi ʻana o ka hoʻoholo ʻana i ka ʻikepili i hoʻoholo ʻia a me nā ʻikepili kiʻekiʻe, ua lilo ka ʻike ʻoihana i mea waiwai nui no nā ʻoihana e noho ma mua o ka hoʻokūkū. Inā makemake nui ʻoe i ka pili ʻana i ka ʻikepili a me ka wehe ʻana i nā ʻike koʻikoʻi, a laila ʻoi aku ka maikaʻi o ka ʻoihana ma ka ʻoihana ʻoihana. E nānā kēia blog i ka naʻauao ʻoihana ma ke ʻano he ʻoihana, nā kuleana hana, a me nā manawa hana i loaʻa.
He aha ka ʻikepili ʻoihana?
Hoʻohana ka naʻauao pāʻoihana (BI) i nā ʻenehana, nā kaʻina hana, a me nā lako polokalamu e kālailai i ka ʻikepili a unuhi i nā ʻike hoʻoholo kūpono. He mea hana ikaika ia no nā ʻoihana e loaʻa ai ka ʻoi a noho ma mua o ka mākeke. Hoʻihoʻi ʻia ka ʻikepili mai nā kumu he nui, me nā ʻikepili kūloko a me nā kumu waho e like me ka noiʻi mākeke a me nā noiʻi mea kūʻai aku.
A laila e kālailai ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā algorithms, nā hiʻohiʻona, a me nā hiʻohiʻona wānana e ʻike i nā ʻano, nā ʻike, nā pilina, a me nā ʻano.
ʻO BI ke kumu o ka hoʻoholo ʻana i ka ʻikepili, e hiki ai i nā hui ke hana i nā hoʻoholo maikaʻi aʻe a hoʻonui i kā lākou loaʻa kālā. Hoʻohana ʻia ia ma nā ʻoihana āpau, mai ka mālama olakino a hiki i ke kālā a me ke kūʻai aku i ka hana. Ke piʻi aʻe nei ke koi no ka poʻe ʻoihana BI, a ʻo kahi ʻoihana ma ke kula hiki ke loaʻa kālā nui. Inā makemake ʻoe i ka hoʻohana ʻana i ka mana o ka hoʻoholo ʻana i ka ʻikepili, a laila e heluhelu no ka ʻike hou aku.
Nā ʻano hana naʻauao pāʻoihana
He kahua ākea ka ʻike ʻoihana, a he nui nā koho ʻoihana ʻē aʻe āu e ʻimi ai. Eia kekahi o nā hana naʻauao pāʻoihana kaulana loa:
KaʻIkepiliʻIkepili
Hoʻohana ka poʻe loiloi ʻikepili i nā polokalamu analytical maʻalahi a me nā ʻenehana holomua e wehe i nā mamana a me nā ʻano.
He kuleana koʻikoʻi lākou i ke kōkua ʻana i nā ʻoihana e hoʻoholo i ka ʻike ma o ka hōʻiliʻili ʻana, ka hoʻokaʻawale ʻana a me ka nānā ʻana i ka nui o ka ʻikepili. ʻO kekahi o nā kuleana koʻikoʻi a me nā mākau o ka mea nāna e hoʻopaʻa i ka ʻikepili penei:
- E hōʻiliʻili, kānana, a hoʻonohonoho i nā ʻikepili nui.
- Hoʻopili i ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana a me nā mea hana e like me SQL.
- E hōʻike i nā ʻike me ka maopopo a me ka pōkole ma o nā hiʻohiʻona, hōʻike, a me nā hōʻike.
- E ʻimi i nā ʻano hou a me nā ʻike koʻikoʻi i ka ʻikepili.
- E hui pū me nā mea kuleana e hoʻomaopopo i kā lākou mau pono ʻikepili a hāʻawi i nā ʻike hoʻokele ʻikepili.
- E noho hou me nā mea hana a me nā ʻenehana loiloi ʻikepili hou.
Wahi a salary.com, hāʻule ka awelika o ka uku makahiki no nā ʻikepili ʻikepili ma US ma waena o $73,655 a me $92,370.
ʻIkeʻIkeʻIkepili
Pāʻani koʻikoʻi nā ʻepekema ʻikepili a me nā mea loiloi ʻikepili i ka ʻike ʻoihana. Eia nō naʻe, aia nā ʻokoʻa i kā lākou kuleana a me nā mākaukau mākaukau e hoʻokaʻawale iā lākou.
ʻOhi, ʻohi, a hoʻonohonoho i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole. Ma ka ʻaoʻao ʻē aʻe, ʻoi aku ka ʻepekema data ma mua o nā kumu kumu o ka ʻikepili ʻikepili. Hoʻohana lākou i nā ʻenehana helu kiʻekiʻe a me nā algorithm aʻo mīkini e unuhi i nā ʻike mai ka nui o ka ʻikepili.
Kūkulu kekahi ʻepekema ʻikepili i nā hiʻohiʻona wānana e wānana i nā ʻano a me nā hopena o ka wā e hiki mai ana a haʻi i kā lākou ʻike ma o nā hiʻohiʻona, nā hōʻike, a me nā hōʻike. Ma waho aʻe o nā mākau noiʻi ʻikepili, pono e loaʻa i kahi ʻepekema data nā mākau hoʻolālā ikaika ma nā ʻōlelo e like me Python, R, a me SQL a hiki iā ia ke noʻonoʻo koʻikoʻi a kamaʻilio maikaʻi.
ʻO ka awelika o ka uku makahiki ma US no nā ʻepekema data he $140,042, e like me ka salary.com.
Mea hoʻomohala ʻike ʻoihana
He mea koʻikoʻi ke kuleana o nā mea hoʻomohala naʻauao ʻoihana i ka hana ʻana, hoʻāʻo a hoʻokō i nā hoʻonā BI. Na lākou ke kuleana no ka hoʻomohala ʻana a me ka hoʻokele ʻana i nā ʻōnaehana BI e ʻae i nā ʻoihana e lawe i ka ʻike kōkua mai nā ʻikepili nui. ʻO kekahi o nā hana koʻikoʻi a me nā hiki o kahi mea hoʻomohala BI e pili ana i kēia:
- Hoʻolālā, hoʻomohala, a hoʻokō i nā hoʻonā BI me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana e like me SQL, Tableau, a me PowerBI.
- E hana pū me nā mea kuleana e loiloi i nā koi ʻikepili a hāʻawi i nā ʻike waiwai.
- ʻO ka unuhi ʻana i nā koi ʻoihana i loko o nā kikoʻī ʻenehana a me ka hōʻoia ʻana e hoʻokō nā hoʻonā BI i kēlā mau koi.
- Hoʻoholo i nā hewa a hoʻohui i nā hiʻohiʻona hou i nā ʻōnaehana ʻoihana ʻoihana mua (BI).
- Ke hoʻokō nei i nā hoʻolālā a me nā mea hana ʻoihana hou a hoʻomaikaʻi ʻia i ka wā e loaʻa ai.
Wahi a Glassdoor, ʻo kā lākou uku makahiki makahiki $107,035.
Hoʻolālā ʻoihana ʻoihana
Hoʻolālā a hoʻokō nā mea hoʻolālā akamai ʻoihana i nā ʻōnaehana BI nui a me nā noi e hoʻokō i nā pahuhopu ʻoihana. Hana pū lākou me nā mea hoʻomohala, nā luna hoʻomalu o BI, a me nā mea loiloi data e hoʻomohala i ka hōʻike ʻana a me ka hoʻoponopono ʻana i ka BI.
ʻO kekahi o nā kuleana koʻikoʻi a me nā mākau o kahi mea kākau BI:
- Ka hoʻolālā ʻana a me ka hoʻokō ʻana i ka hale hoʻolālā BI holoʻokoʻa, e pili ana i ka waihona ʻikepili, nā kaʻina ETL, ka hōʻike ʻana, a me nā hoʻonā analytics.
- Ka loiloi a koho ʻana i nā ʻenehana BI kūpono a me nā mea hana.
- E hōʻoia i ka palekana a me ka pilikino o ka ʻikepili o ka hui.
- Hoʻomohala a mālama i nā kulekele hoʻokele data.
- Ke alakaʻi a alakaʻi i kahi hui o nā mea hoʻomohala a me nā luna hoʻokele BI.
ʻO kā lākou uku makahiki makahiki, e like me Glassdoor, he $139,008.
ʻIkeʻikeʻikeʻike nui
ʻO ka "ʻikepili nui" e pili ana i ka nui o ka ʻike e pili ana i nā mea kūʻai aku, nā huahana, a me nā hana ʻoihana, maʻamau i ka terabyte a me ka pae petabyte. He mea akamai i ka ʻenehana ʻikepili (IT) ka mea ʻenekinia ʻikepili nui nāna i kūkulu a mālama i nā ʻōnaehana paʻakikī no ka hoʻoponopono ʻana i kēia mau ʻikepili nui.
ʻO ke kuleana o ka ʻenekinia data nui:
- Hoʻolālā, kūkulu, a mālama i nā ʻōnaehana hana ʻikepili nui.
- E mālama i ka ʻike i loko o kahi waihona ʻikepili e like me ka loko ʻikepili a i ʻole hale waihona ʻikepili.
- E hoʻohana i nā ʻano ala like ʻole, algorithms, a me nā papahana no ka hoʻololi ʻana i ka ʻikepili.
- E loiloi, loiloi, a hoʻonui i nā pipeline data.
Wahi a ʻoiaʻiʻo, ʻo kā lākou uku makahiki he $134,448.
Ka Papa Hana'Ile
Pono nā ʻenehana loea i ke aʻo ʻana i ka mīkini i ka hana ʻana a me ka hoʻohana ʻana i nā ʻōnaehana ML kūpono. ʻO lākou ke kuleana o ka hoʻonohonoho ʻana a me ka mālama ʻana i ka hoʻolālā e hiki ai i nā ʻoihana ke hoʻomohala, hoʻomaʻamaʻa a hoʻohana i nā kumu hoʻohālike aʻo mīkini i ka hana. ʻO ka ʻenekini aʻo mīkini ke kuleana no kēia:
- Ka hoʻolālā, kūkulu ʻana, a me ka mālama ʻana i ka ʻenehana aʻo ʻana i ka mīkini, me nā algorithms, nā hiʻohiʻona, a me nā pipelines processing data.
- E hōʻoia ana i ka scalability, ka hana, a me ka hilinaʻi o ka mīkini aʻo ʻenehana.
- Ka hana ʻana a me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona aʻo mīkini a me nā algorithms ma nā ʻōlelo e like me Python a me R.
ʻO kā lākou uku maʻamau he $129,849, e like me ka ʻoiaʻiʻo.
Panina
ʻO ka naʻauao pāʻoihana kahi māla e ulu wikiwiki ana, e hāʻawi ana i nā koho ʻoihana waiwai nui no ka poʻe makemake i ka ʻikepili ʻikepili, ʻenehana, a me ka hoʻoponopono pilikia. ʻIkepili ʻikepili, ʻepekema ʻIkepili, BI Developer, BI Architect, Big Data Engineer, a me Machine Learning Engineer he mau mea liʻiliʻi wale nō ia o nā kuleana i loaʻa i loko o ke kula.
Pono kēlā me kēia mau hana i kahi ʻokoʻa o nā mākau a me nā mākau. Eia nō naʻe, ʻae lākou iā ʻoe e hana me ka ʻenehana ʻokiʻoki, hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī, a kōkua i nā hui e hoʻoholo i ka ʻikepili.
ʻO kahi ʻoihana ma ka ʻoihana ʻoihana he koho maikaʻi loa ia no ka poʻe e hoʻomaka i ka ʻoihana a makemake paha e hoʻololi. Manaʻo ka poʻe loea i ka piʻi nui ʻana o ka pono o nā limahana kūpono i ka ʻoihana naʻauao ʻoihana, i kēia manawa he manawa kūpono e ʻimi ai i kāu mau koho a hoʻomaka i kahi ʻoihana ma kēia kahua.