Bạn đang tìm kiếm một công việc kết hợp niềm đam mê dữ liệu với khả năng tác động tích cực và hỗ trợ một tổ chức? Công việc của một nhà phân tích kinh doanh thông minh (BI) là làm điều đó. Họ làm điều này bằng cách nghiên cứu một lượng lớn dữ liệu trong một công ty để đưa ra các đề xuất cho sự phát triển và cải tiến. Bài viết này thảo luận về những điều bạn cần biết về nhà phân tích Bi, kỹ năng, công cụ, mức lương của họ và Sự khác biệt giữa nhà phân tích Bi và nhà phân tích dữ liệu.
Bi phân tích
Một nhà phân tích kinh doanh thông minh tiến hành phân tích dữ liệu để chuẩn bị báo cáo tài chính và thông tin thị trường. Trong các nghiên cứu này, các mô hình và xu hướng trong một thị trường nhất định có thể ảnh hưởng đến cách thức hoạt động của một công ty và mục tiêu của công ty được tìm thấy.
Chuyên gia kinh doanh thông minh là người biết cách sử dụng các công cụ, công nghệ và hệ thống BI, cũng như các ngôn ngữ lập trình máy tính. Các nhà phân tích BI đặt ra các mục tiêu và nhu cầu quan trọng trong kinh doanh, xác định KPI (Chỉ số hiệu suất chính), triển khai chiến lược DW (Kho dữ liệu) và tìm BI (Trí tuệ doanh nghiệp) bằng cách khai thác Dữ liệu lớn bằng phần mềm và công cụ tiên tiến.
Mục tiêu chính của nhà phân tích kinh doanh thông minh là cung cấp cho những người ra quyết định những hiểu biết chính xác, theo thời gian thực, có thể hành động để cải thiện hiệu quả và năng suất của lực lượng lao động, nâng cao vị thế thị trường, cải thiện lợi thế cạnh tranh và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Đọc thêm: DỮ LIỆU LỚN LÀ GÌ: Định nghĩa, Cách thức hoạt động & Tại sao lại quan trọng
Kỹ năng cho Bi Analyst
Nhà phân tích sinh học cần có nhiều kỹ năng để có thể thực hiện những công việc này. Họ cần cả kỹ năng cứng và kỹ năng mềm để sử dụng công nghệ cần thiết cho công việc và giải thích cho khách hàng và đồng nghiệp về dữ liệu phức tạp mà họ phân tích. Nếu bạn muốn chơi phần này, điều quan trọng là phải học các kỹ năng bạn cần. Sau đây là các kỹ năng của một nhà phân tích sinh học
# 1. Phân tích dữ liệu
Một nhà phân tích sinh học chủ yếu đánh giá một lượng lớn dữ liệu; do đó, phân tích dữ liệu là một khả năng cần thiết trong lĩnh vực này. Họ phải có khả năng xem xét các nguồn sự kiện khác nhau, xem chúng có liên quan như thế nào và đưa ra kết luận chính xác dựa trên những gì họ nhìn thấy.
#2. Công cụ dữ liệu
Các nhà phân tích kinh doanh thông minh sử dụng nhiều công cụ để truy cập, phân tích và hiển thị dữ liệu. Họ có thể cần biết Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hay SQL, là công cụ cho phép các nhà nghiên cứu đặt câu hỏi về cơ sở dữ liệu và lấy thông tin họ cần. Các nhà phân tích kinh doanh thông minh cũng có thể sử dụng phần mềm như Tableau và Power BI để lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau và tạo các hình ảnh trực quan như biểu đồ.
#3. Lập trình
Một trong những kỹ năng quan trọng đối với nhà phân tích bi là lập trình vì nó giúp họ tạo các tập lệnh hoặc bộ hướng dẫn, có thể thực hiện những việc như tìm và thay đổi dữ liệu cụ thể một cách tự động. Điều này có thể giúp họ theo dõi các nhiệm vụ của mình và hoàn thành công việc nhanh hơn. Kinh doanh thông minh thường được thực hiện với các công cụ như SQL và Python, đây là một ngôn ngữ máy tính tiên tiến.
#4. Kiến thức tên miền
Kiến thức miền là những gì bạn biết về doanh nghiệp mà bạn làm việc. Các nhà phân tích kinh doanh có thể hiểu rõ hơn về dữ liệu họ xem, đưa ra những diễn giải chính xác hơn và đưa ra câu trả lời hữu ích nếu họ biết về lĩnh vực chủ đề. Ví dụ, một nhà phân tích làm việc trong lĩnh vực kinh doanh bảo hiểm nên biết nguyên nhân khiến doanh số bán hàng tăng và giảm để họ có thể đưa ra các đề xuất cải tiến có thể thực hiện được.
#5. Sự nhạy bén trong kinh doanh
Nếu bạn có ý thức kinh doanh, bạn có thể hiểu và giải quyết các tình huống kinh doanh để chúng diễn ra tốt đẹp. Bởi vì các nhà phân tích kinh doanh thông minh phải đưa ra các giải pháp dựa trên cách họ nghiên cứu dữ liệu, nên ý thức kinh doanh của họ có thể giúp họ đưa ra các giải pháp và cách hữu ích để đo lường tiến độ.
# 6. Giao tiếp
Công việc chính của các nhà phân tích kinh doanh thông minh là biến dữ liệu thành kiến thức mà người khác có thể hiểu được. Họ phải có khả năng truyền đạt dữ liệu, giải thích cách họ diễn giải dữ liệu đó và đưa ra các hành động khả thi của công ty tùy thuộc vào cách diễn giải. Trong quá trình này, bạn có thể phải giải thích những ý tưởng kỹ thuật phức tạp cho những người không biết ngôn ngữ hoặc hệ thống liên quan.
#7. Giải quyết vấn đề
Các nhà phân tích tình báo kinh doanh phân tích dữ liệu để tìm ra các khu vực có vấn đề và đưa ra câu trả lời cho những vấn đề đó. Công việc là đưa ra những ý tưởng có thể áp dụng vào thực tế để cải thiện hoạt động và giúp mọi người đưa ra quyết định tốt hơn.
Đọc thêm: NHÀ PHÁT TRIỂN BI: Nó là gì, Vai trò & Làm thế nào để trở thành một?
Bi Chuyên viên phân tích Lương
Các nhà phân tích tình báo kinh doanh ở Hoa Kỳ có mức lương trung bình là 87,809 đô la. Trung bình, một Nhà phân tích tình báo kinh doanh ở Hoa Kỳ nhận được thêm 7,065 đô la tiền mặt. Tại Hoa Kỳ, mức lương trung bình cho Chuyên viên phân tích Bi là $94,874
Top 10 thành phố cao nhất cho công việc phân tích tình báo kinh doanh là gì?
Chúng tôi đã tìm thấy 10 nơi có mức lương trung bình cho công việc phân tích Bi cao hơn mức lương trung bình cho tất cả các công việc trong cả nước. Berkeley, California, đứng đầu danh sách, theo sát là Daly City, California, và San Mateo, California. San Mateo, California, cao hơn 23,444 USD (24.7%) so với mức trung bình toàn quốc và Berkeley, California, cao hơn 28,583 USD (30.1%) so với mức trung bình 94,924 USD.
Vì mức lương trung bình ở 10 thành phố này cao hơn mức trung bình toàn quốc nên có vẻ như Nhà phân tích tình báo kinh doanh có thể kiếm được nhiều tiền bằng cách chuyển đến một thành phố khác.
Cuối cùng, một điều khác cần suy nghĩ là mức lương trung bình cho mười vị trí hàng đầu này không thay đổi nhiều từ Berkeley, CA, đến San Francisco, CA. Điều này cho thấy dư địa tăng lương không còn nhiều. Khi cân nhắc vị trí và mức lương cho một nghề nghiệp trong phân tích kinh doanh, hãy xem xét triển vọng chi phí sinh hoạt thấp hơn.
5 công việc phân tích tình báo kinh doanh liên quan được trả lương cao nhất ở Hoa Kỳ là gì?
Chúng tôi đã tìm thấy ít nhất năm công việc tương tự như công việc Nhà phân tích nghiệp vụ thông minh được trả lương mỗi năm cao hơn mức lương trung bình của Nhà phân tích Bi. Nhà phát triển giải pháp kinh doanh thông minh và giám đốc kinh doanh thông minh đều là những ví dụ điển hình về những công việc này.
Điều quan trọng là tất cả các vị trí này đều trả cao hơn từ 38,869 đô la (40.9%) đến 55,846 đô la (58.8%) mỗi năm so với mức lương thông thường là 94,924 đô la cho các nhà phân tích BI. Nếu bạn đủ điều kiện, việc được tuyển dụng cho một trong những công việc Nhà phân tích nghiệp vụ thông minh được kết nối này có thể giúp bạn kiếm được nhiều tiền hơn so với công việc Nhà phân tích Bi trung bình.
Đọc thêm: PHÂN TÍCH TRÍ TUỆ TRONG DOANH NGHIỆP: Họ làm gì, Mức lương & Hướng dẫn
Công cụ phân tích bi
Các công cụ phân tích sinh học thu thập, xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ các hệ thống nội bộ cũng như bên ngoài. Tài liệu, hình ảnh, email, phim, tạp chí, sách, bài đăng trên mạng xã hội, tệp, v.v. đều có thể là nguồn dữ liệu. Các công cụ BI sử dụng tìm kiếm để tìm thông tin này và có thể hiển thị thông tin theo cách dễ hiểu, như báo cáo, bảng điều khiển, biểu đồ và đồ thị.
Các công cụ có thể thực hiện nhiều hoạt động khác nhau, bao gồm khai thác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, quản lý hiệu suất, phân tích, báo cáo, khai thác văn bản và phân tích dự đoán. Vì vậy, nhân viên có thể sử dụng kiến thức này để đưa ra lựa chọn tốt hơn dựa trên dự báo, xu hướng thị trường và các chỉ số hiệu suất chính (KPI). Dưới đây là các công cụ phân tích Bi:
# 1. Microsoft Power BI
Power BI của Microsoft là một trong những công cụ phân tích nghiệp vụ thông minh (BI) được sử dụng nhiều nhất. Công cụ này là phần mềm mà bạn có thể tải xuống, vì vậy bạn có thể chạy phân tích trên đám mây hoặc trên máy chủ báo cáo. Với công cụ tương tác này, bạn có thể đồng bộ hóa với các nguồn như Facebook, Oracle, v.v. để tạo báo cáo và màn hình trong vài phút. Nó được tích hợp AI, giao diện Excel và trình kết nối dữ liệu, đồng thời nó có thể mã hóa dữ liệu từ đầu đến cuối và theo dõi ai đang sử dụng dữ liệu đó trong thời gian thực.
#số 2. Tableau
Tableau được biết đến với các biểu đồ dễ sử dụng, nhưng nó có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ tạo ra những bức ảnh đẹp. Dịch vụ của họ bao gồm các phân tích trực quan trực tiếp, một giao diện cho phép người dùng nhanh chóng phát hiện các xu hướng trong dữ liệu bằng cách kéo và thả các nút. Công cụ này hoạt động với các nguồn dữ liệu như Google Analytics, Microsoft Excel, Box, tệp PDF, v.v. Nó có thể kết nối với hầu hết các hệ thống, điều này cho thấy mức độ linh hoạt của nó.
# 3. QlikSense
QlikSense cũng là một trong những công cụ phân tích nghiệp vụ thông minh (BI) tập trung vào tự phục vụ. Điều này có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho nhiều trường hợp sử dụng phân tích khác nhau, từ các ứng dụng và trang tổng quan được hướng dẫn đến phân tích tùy chỉnh và tích hợp. Nó có giao diện dễ sử dụng, hoạt động tốt với màn hình cảm ứng, trí tuệ nhân tạo tiên tiến và hệ thống đám mây hiệu suất cao. Tính năng khám phá liên kết trong Tìm kiếm & Phân tích hội thoại cho phép người dùng đặt câu hỏi và tìm thông tin chi tiết hữu ích, giúp những người mới sử dụng công cụ BI tìm hiểu thêm về dữ liệu.
# 4. Dundas BI
Dundas BI là một công cụ BI đã tồn tại được 25 năm và hoạt động trên trình duyệt. Giống như Tableau, Dundas BI có công cụ kéo và thả cho phép người dùng phân tích dữ liệu mà không cần sự trợ giúp từ nhóm CNTT của họ. Công cụ này nổi tiếng là dễ sử dụng và linh hoạt, với bảng điều khiển, báo cáo và dữ liệu trực quan đều có tính tương tác. Kể từ khi bắt đầu là một công cụ hiển thị dữ liệu vào năm 1992, nó đã phát triển thành một nền tảng phân tích toàn ngăn xếp có thể cạnh tranh với các công cụ BI mới.
# 5. Sisense
Sisense là một công cụ BI dễ sử dụng và tập trung vào tính đơn giản và dễ hiểu. Bạn có thể chia sẻ dữ liệu từ Google Analytics, Salesforce và những nơi khác bằng công cụ này. Nó có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn các công cụ khác vì nó có công nghệ được tích hợp ngay trong chip. Một trong những tính năng quan trọng nhất là khả năng thêm các phân tích nhãn trắng, có nghĩa là một công ty hoàn toàn có thể tùy chỉnh các dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của chính mình. Nó cho phép bạn kéo và thả, giống như những cái khác. Sisense giúp bạn chia sẻ báo cáo và màn hình cả trong và ngoài nhóm của mình.
Sự khác biệt giữa Nhà phân tích Bi và Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích kinh doanh thông minh sử dụng dữ liệu để tìm ý tưởng liên quan đến kinh doanh, trong khi nhà phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề. Nhà phân tích kinh doanh thông minh xem xét dữ liệu để tìm những hiểu biết sâu sắc liên quan đến kinh doanh và đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên những hiểu biết đó. Họ tập trung vào việc gia tăng giá trị cho doanh nghiệp. Bước đầu tiên trong công việc của một nhà phân tích kinh doanh thông minh là tìm ra những gì người dùng cuối của doanh nghiệp cần. Một nhà phân tích BI kết hợp thông tin này từ các cơ sở dữ liệu khác nhau để tìm ra các xu hướng và câu trả lời cần thiết.
Nhà phân tích dữ liệu sử dụng các mô hình phân tích và thống kê để giúp công ty hiểu rõ hơn, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định. Họ phụ thuộc rất nhiều vào phần mềm để lập trình, mô hình thống kê và hiển thị dữ liệu.
Công việc của nhà phân tích dữ liệu thường bắt đầu bằng việc làm việc với các bên liên quan để tìm ra những gì họ cần. Sau đó, họ thu thập và làm sạch các nguồn dữ liệu gốc có thể giải quyết định lượng vấn đề, tạo biểu đồ và hiển thị chúng cho các bên liên quan cùng với các giải pháp hoặc cải tiến được đề xuất.
Có nhiều điểm khác biệt giữa nhà phân tích BI và nhà phân tích dữ liệu, bao gồm các nhiệm vụ khác nhau.
Đây là những gì làm cho một nhà phân tích kinh doanh khác với một nhà phân tích dữ liệu:
- Công việc chính của một nhà phân tích kinh doanh thông minh là tạo ra những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh.
- Một nhà phân tích dữ liệu xem xét các tập hợp lớn dữ liệu phức tạp để tìm các mẫu và xu hướng có thể giúp ích cho các nhóm kinh doanh.
- Một chuyên gia kinh doanh thông minh chỉ xem xét dữ liệu đã được tổ chức.
- Một nhà phân tích dữ liệu làm việc với cả dữ liệu có tổ chức và dữ liệu không có tổ chức.
- Một nhà phân tích dữ liệu kinh doanh nên biết nhiều về những gì đã xảy ra trong quá khứ.
- Công việc của nhà phân tích dữ liệu là dự đoán điều gì sẽ xảy ra với hàng hóa hoặc quy trình trong tương lai.
Nhà phân tích bi có phải là một nghề nghiệp tốt không?
Giống như hầu hết các công việc công nghệ, trở thành chuyên gia kinh doanh thông minh là một lựa chọn phù hợp vì nó có nhiều cơ hội phát triển và được trả lương cao. Là một nhà phân tích BI được đào tạo, bạn có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Nhà phân tích Bi so với Nhà phân tích dữ liệu là gì?
Các nhà phân tích kinh doanh thông minh tập trung vào doanh nghiệp và mọi thứ ảnh hưởng đến nó, trong khi các nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc trả lời các câu hỏi cụ thể và tự động hóa các báo cáo của họ để nghiên cứu tương tự có thể được thực hiện thường xuyên.
Là một nhà phân tích kinh doanh là một công việc khó khăn?
Có thể khó để trở thành một nhà phân tích kinh doanh. Trở thành một nhà phân tích kinh doanh có thể khó khăn vì bạn sẽ phải cung cấp đầu vào hoặc đầu ra cho một dự án vào một thời điểm nào đó trong sự nghiệp của mình, mặc dù phải đối mặt với vô số thách thức và trở ngại.
Nhà phân tích nghiệp vụ thông minh kiếm được bao nhiêu tiền tại Google?
Các nhà phân tích Business Intelligence tại Google có thể mong đợi kiếm được trung bình 178,854 USD mỗi năm. Con số này là trung vị, là điểm giữa của các phạm vi trong mô hình Ước tính Tổng số tiền phải trả của chúng tôi và dựa trên tỷ lệ mà người dùng đã cung cấp cho chúng tôi.
Kinh doanh thông minh là gì?
Thuật ngữ "kinh doanh thông minh" đề cập đến một loạt các nghề nghiệp, bao gồm những người làm việc như nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích khách hàng, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà kinh tế và nhà nghiên cứu, trong số những người khác. Cục Thống kê Lao động nói rằng phân tích thấu hiểu khách hàng là một trong những công việc ở Mỹ đang phát triển nhanh nhất.
dự án
Bài viết liên quan
- CÔNG CỤ CHO DOANH NGHIỆP: Cách thức hoạt động và các công cụ miễn phí dành cho doanh nghiệp
- CÔNG CỤ TRÍ TUỆ KINH DOANH: Ý nghĩa, Công cụ tốt nhất và Hướng dẫn
- NHÀ TUYỂN DỤNG ĐIỀU HÀNH: Định nghĩa, Mức lương, Cơ quan & Nhà tuyển dụng
- CÔNG CỤ TRÍ TUỆ KINH DOANH LÀ GÌ: Định nghĩa, Công dụng và Hướng dẫn
- QUẢN LÝ KHO: Ý nghĩa, Mức lương, Nhiệm vụ, Phần mềm & Sơ yếu lý lịch
