商業智能中有利可圖的職業選擇

隨著數據驅動決策和高級分析的興起,商業智能正日益成為公司在競爭中保持領先地位的寶貴工具。 如果您熱衷於處理數據和發現有意義的見解,那麼從事商業智能工作可能是一個理想的選擇。 該博客將商業智能視為一種職業、工作角色和可用的職業機會。

什麼是商業智能?

商業智能 (BI) 使用技術、流程和軟件來分析數據並提取有意義的決策見解。 它是公司獲得優勢並保持市場領先地位的強大工具。 從多個來源檢索數據,包括內部數據庫和外部來源,如市場研究和客戶調查。

然後使用算法、可視化和預測模型對其進行分析,以確定趨勢、見解、相關性和模式。

BI 是數據驅動決策的基礎,使公司能夠做出更好的決策並實現利潤最大化。 它幾乎用於所有行業,從醫療保健到金融,從零售到製造。 對 BI 專業人員的需求正在上升,而在該領域的職業可能會非常有利可圖。 如果你有興趣 利用基於數據的決策制定的力量,然後繼續閱讀以獲取更多信息。

商業智能工作的類型

商業智能是一個廣闊的領域,您可以探索許多不同的職業選擇。 以下是一些最受歡迎的商業智能工作:

數據分析師

數據分析師使用複雜的分析軟件和先進的技術來發現模式和趨勢。

它們通過收集、分類和分析大量數據,在幫助企業做出明智決策方面發揮著關鍵作用。 數據分析師的一些主要職責和技能包括:

  • 收集、過濾和組織大量數據。
  • 使用統計技術和工具(如 SQL)分析數據。
  • 通過可視化、報告和演示清晰簡潔地展示調查結果。
  • 在數據中尋找反復出現的趨勢和重要見解。
  • 與利益相關者合作,了解他們的數據需求並提供數據驅動的見解。
  • 隨時了解最新的數據分析工具和技術。

根據 salary.com 的數據,美國數據分析師的平均年薪在 73,655 美元到 92,370 美元之間。

數據科學家

數據科學家和數據分析師在商業智能中發揮著重要作用。 但是,他們的職責和技能有所不同,這使他們與眾不同。 

數據分析師收集、整理和組織來自各種來源的數據。 另一方面,數據科學家超越了數據分析的基礎知識。 他們使用先進的統計技術和機器學習算法從大量數據中提取見解。

數據科學家還建立預測模型來預測未來趨勢和結果,並通過清晰的可視化、報告和演示來傳達他們的發現。 除了數據分析技能外,數據科學家還必須具備強大的 Python、R 和 SQL 等語言編程技能,並能夠批判性思考和有效溝通。

根據 salary.com,美國數據科學家的平均年薪為 140,042 美元。

商業智能開發人員

商業智能開發人員的角色對於創建、測試和實施 BI 解決方案至關重要。 他們負責開發和管理 BI 系統,使企業能夠從海量數據集中提取有用的信息。 BI 開發人員的一些最關鍵的任務和能力包括:

  • 使用 SQL、Tableau 和 PowerBI 等工具設計、開發和實施 BI 解決方案。
  • 與利益相關者一起評估數據需求並提供有價值的見解。
  • 將業務需求轉化為技術規範並確保 BI 解決方案滿足這些需求。
  • 解決故障並向預先存在的商業智能 (BI) 系統添加新功能。
  • 在可用時實施新的和改進的商業智能 (BI) 戰略和工具。

據 Glassdoor 稱,他們的平均年薪是 $107,035.

商業智能架構師

商業智能架構師設計和實施大型 BI 系統和應用程序以滿足業務目標。 他們與開發人員、BI 管理員和數據分析師合作,成功開發 BI 報告和分析解決方案。

BI 架構師的一些主要職責和技能是:

  • 設計和實施整體 BI 架構,包括數據倉庫、ETL 流程、報告和分析解決方案。
  • 評估和選擇合適的 BI 技術和工具。
  • 確保組織數據的安全和隱私。
  • 制定和維護數據治理政策。
  • 指導和領導 BI 開發人員和管理員團隊。

根據 Glassdoor 的數據,他們的平均年薪為 139,008 美元。

大數據工程師

“大數據”是指與客戶、產品和業務運營相關的大量信息,通常在 TB 和 PB 級別。 大數據工程師是信息技術 (IT) 方面的專家,他們構建和維護用於處理這些海量數據的複雜系統。

大數據工程師的職責是:

  • 設計、構建和維護大型數據處理系統。
  • 將信息存儲在數據存儲庫中,例如數據湖或數據倉庫。
  • 使用各種方法、算法和程序來轉換數據。
  • 評估、評估和增強數據管道。

根據 Indeed 的數據,他們的平均年薪為 134,448 美元。

機器學習工程師

專門從事機器學習的工程師對於創建和部署適當的 ML 基礎設施至關重要。 他們負責建立和維護使企業能夠在生產中開發、訓練和使用機器學習模型的框架。 機器學習工程師負責以下工作:

  • 設計、構建和維護機器學習基礎設施,包括算法、模型和數據處理管道。
  • 確保機器學習基礎設施的可擴展性、性能和可靠性。 
  • 使用 Python 和 R 等語言創建和部署機器學習模型和算法。

根據 Indeed 的數據,他們的平均工資為 129,849 美元。

結論

商業智能是一個快速發展的領域,為那些對數據分析、技術和解決問題感興趣的人提供了許多有利可圖的職業選擇。 數據分析師、數據科學家、BI 開發人員、BI 架構師、大數據工程師和機器學習工程師只是該領域可用角色的一部分。

這些工作中的每一個都需要不同的技能和資格。 儘管如此,它們仍允許您使用尖端技術、解決複雜問題並幫助組織做出基於數據的決策。

對於任何開始工作或想要轉變的人來說,從事商業智能工作可能是一個很好的選擇。 專家預測商業智能行業對合格員工的需求會增加,現在是探索您的選擇並開始該領域職業生涯的理想時機。