Với sự gia tăng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích nâng cao, trí tuệ kinh doanh đang ngày càng trở thành một công cụ vô giá để các công ty luôn dẫn đầu trong cuộc cạnh tranh. Nếu bạn có niềm đam mê xử lý dữ liệu và khám phá những hiểu biết có ý nghĩa, thì sự nghiệp trong lĩnh vực kinh doanh thông minh có thể là một lựa chọn lý tưởng. Blog này sẽ xem kinh doanh thông minh như một nghề nghiệp, vai trò công việc và các cơ hội nghề nghiệp có sẵn.
Business Intelligence là gì?
Kinh doanh thông minh (BI) sử dụng các công nghệ, quy trình và phần mềm để phân tích dữ liệu và trích xuất những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa về việc ra quyết định. Nó là một công cụ mạnh mẽ để các công ty đạt được lợi thế và dẫn đầu thị trường. Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn, bao gồm cơ sở dữ liệu nội bộ và các nguồn bên ngoài như nghiên cứu thị trường và khảo sát khách hàng.
Sau đó, nó được phân tích bằng các thuật toán, trực quan hóa và mô hình dự đoán để xác định xu hướng, thông tin chi tiết, mối tương quan và mẫu.
BI là nền tảng của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, cho phép các công ty đưa ra quyết định tốt hơn và tối đa hóa lợi nhuận của họ. Nó được sử dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và bán lẻ đến sản xuất. Nhu cầu về các chuyên gia BI đang tăng lên và sự nghiệp trong lĩnh vực này có thể sinh lợi cao. Nếu bạn quan tâm đến khai thác sức mạnh của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, sau đó đọc tiếp để biết thêm thông tin.
Các loại công việc kinh doanh thông minh
Kinh doanh thông minh là một lĩnh vực rộng lớn và có nhiều lựa chọn nghề nghiệp khác nhau mà bạn có thể khám phá. Dưới đây là một số công việc kinh doanh thông minh phổ biến nhất:
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm phân tích phức tạp và các kỹ thuật tiên tiến để khám phá các mẫu và xu hướng.
Họ đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách thu thập, sắp xếp và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Một số trách nhiệm và kỹ năng chính của nhà phân tích dữ liệu bao gồm:
- Thu thập, lọc và sắp xếp lượng lớn dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu bằng các kỹ thuật và công cụ thống kê như SQL.
- Trình bày các phát hiện một cách rõ ràng và chính xác thông qua hình ảnh hóa, báo cáo và thuyết trình.
- Tìm kiếm các xu hướng định kỳ và thông tin chi tiết quan trọng trong dữ liệu.
- Cộng tác với các bên liên quan để hiểu nhu cầu dữ liệu của họ và cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.
- Luôn cập nhật các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mới.
Theo lương.com, mức lương trung bình hàng năm cho các nhà phân tích dữ liệu ở Mỹ rơi vào khoảng từ 73,655 USD đến 92,370 USD.
Nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong kinh doanh thông minh. Tuy nhiên, có những khác biệt về trách nhiệm và bộ kỹ năng khiến họ khác biệt.
Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, sắp xếp và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Mặt khác, một nhà khoa học dữ liệu vượt ra ngoài những điều cơ bản về phân tích dữ liệu. Họ sử dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến và thuật toán máy học để trích xuất thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu.
Một nhà khoa học dữ liệu cũng xây dựng các mô hình dự đoán để dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai, đồng thời truyền đạt những phát hiện của họ thông qua hình ảnh, báo cáo và bản trình bày rõ ràng. Ngoài kỹ năng phân tích dữ liệu, một nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng lập trình vững vàng bằng các ngôn ngữ như Python, R và SQL, đồng thời có khả năng tư duy phản biện và giao tiếp hiệu quả.
Mức lương trung bình hàng năm ở Hoa Kỳ cho các nhà khoa học dữ liệu là 140,042 đô la, theo lương.com.
Nhà phát triển Business Intelligence
Vai trò của các nhà phát triển kinh doanh thông minh là rất quan trọng trong việc tạo, thử nghiệm và triển khai các giải pháp BI. Họ chịu trách nhiệm phát triển và quản lý các hệ thống BI cho phép doanh nghiệp trích xuất thông tin hữu ích từ bộ dữ liệu lớn. Một số nhiệm vụ và khả năng quan trọng nhất của nhà phát triển BI bao gồm:
- Thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp BI bằng các công cụ như SQL, Tableau và PowerBI.
- Làm việc cùng với các bên liên quan để đánh giá các yêu cầu về dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị.
- Chuyển các yêu cầu kinh doanh thành các thông số kỹ thuật và đảm bảo rằng các giải pháp BI đáp ứng các yêu cầu đó.
- Giải quyết các lỗi và thêm các tính năng mới vào các hệ thống kinh doanh thông minh (BI) hiện có.
- Triển khai các chiến lược và công cụ kinh doanh thông minh (BI) mới và cải tiến khi chúng có sẵn.
Theo Glassdoor, mức lương trung bình hàng năm của họ là $107,035.
Kiến trúc sư kinh doanh thông minh
Kiến trúc sư kinh doanh thông minh thiết kế và triển khai các hệ thống và ứng dụng BI quy mô lớn để đáp ứng các mục tiêu kinh doanh. Họ cộng tác với các nhà phát triển, quản trị viên BI và nhà phân tích dữ liệu để phát triển thành công các giải pháp báo cáo và phân tích BI.
Một số trách nhiệm và kỹ năng chính của kiến trúc sư BI là:
- Thiết kế và triển khai kiến trúc BI tổng thể, bao gồm kho dữ liệu, quy trình ETL, báo cáo và giải pháp phân tích.
- Đánh giá và lựa chọn các công nghệ và công cụ BI phù hợp.
- Đảm bảo tính bảo mật và riêng tư của dữ liệu của tổ chức.
- Phát triển và duy trì các chính sách quản trị dữ liệu.
- Cố vấn và lãnh đạo một nhóm các nhà phát triển và quản trị viên BI.
Mức lương trung bình hàng năm của họ, theo Glassdoor, là 139,008 USD.
Kỹ sư dữ liệu lớn
“Dữ liệu lớn” đề cập đến một lượng lớn thông tin liên quan đến khách hàng, sản phẩm và hoạt động kinh doanh, thường ở phạm vi terabyte và petabyte. Kỹ sư dữ liệu lớn là một chuyên gia về công nghệ thông tin (CNTT), người xây dựng và duy trì các hệ thống phức tạp để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này.
Vai trò của kỹ sư dữ liệu lớn là:
- Thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn.
- Lưu trữ thông tin trong kho lưu trữ dữ liệu như hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu.
- Sử dụng nhiều cách tiếp cận, thuật toán và chương trình để chuyển đổi dữ liệu.
- Đánh giá, đánh giá và tăng cường các đường ống dữ liệu.
Theo Thật, mức lương trung bình hàng năm của họ là $134,448.
Kỹ sư học máy
Các kỹ sư chuyên về máy học đóng vai trò quan trọng trong việc tạo và triển khai cơ sở hạ tầng ML đầy đủ. Họ chịu trách nhiệm thiết lập và duy trì khuôn khổ cho phép các doanh nghiệp phát triển, đào tạo và sử dụng các mô hình máy học trong sản xuất. Một kỹ sư máy học chịu trách nhiệm cho những việc sau:
- Thiết kế, xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng máy học, bao gồm các thuật toán, mô hình và quy trình xử lý dữ liệu.
- Đảm bảo khả năng mở rộng, hiệu suất và độ tin cậy của cơ sở hạ tầng máy học.
- Tạo và triển khai các mô hình và thuật toán học máy bằng các ngôn ngữ như Python và R.
Mức lương trung bình của họ là 129,849 đô la, theo Thật.
Kết luận
Kinh doanh thông minh là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, cung cấp nhiều lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn cho những người quan tâm đến phân tích dữ liệu, công nghệ và giải quyết vấn đề. Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phát triển BI, Kiến trúc sư BI, Kỹ sư dữ liệu lớn và Kỹ sư máy học chỉ là một số vai trò có sẵn trong lĩnh vực này.
Mỗi công việc này đòi hỏi một bộ kỹ năng và trình độ khác nhau. Tuy nhiên, chúng cho phép bạn làm việc với công nghệ tiên tiến, giải quyết các vấn đề phức tạp và giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Sự nghiệp trong lĩnh vực kinh doanh thông minh có thể là một lựa chọn tuyệt vời cho bất kỳ ai bắt đầu đi làm hoặc muốn thay đổi. Các chuyên gia dự đoán nhu cầu ngày càng tăng đối với những người lao động có trình độ trong ngành kinh doanh thông minh, khiến bây giờ là thời điểm lý tưởng để khám phá các lựa chọn của bạn và bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này.