What Does A Business Intelligence Analyst – Ini masih menjadi pertanyaan nomor satu dari banyak profesional gudang data dan intelijen bisnis Saya menyajikan Gambar 1 (Diagram Karakter Analis BI vs Ilmuwan Data, menunjukkan pendekatan yang berbeda untuk setiap sikap) dan Gambar 2 (Kecerdasan Bisnis vs. Ilmu Data, menunjukkan berbagai jenis pertanyaan yang coba dijawab oleh masing-masing). Jawab pertanyaan ini
Namun, slide ini tidak memiliki konteks yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan dengan memuaskan – saya tidak yakin audiens benar-benar memahami perbedaan intrinsik antara apa yang dilakukan analis BI dan apa yang dilakukan ilmuwan data. Kuncinya adalah memahami perbedaan antara tujuan, alat, teknik, dan pendekatan analis BI dan ilmuwan data. Berikut penjelasan detailnya
What Does A Business Intelligence Analyst
Gambar 3 menunjukkan proses analisis tingkat tinggi yang biasa digunakan oleh analis BI saat berinteraksi dengan pengguna bisnis.
What Does A Business Analyst Do? Telling Stories With Data
Langkah 1: Buat model data Prosesnya dimulai dengan membangun model data yang mendasarinya Baik menggunakan gudang data, data mart, atau pendekatan sentralisasi, menggunakan skema bintang, skema kepingan salju, atau skema bentuk umum ketiga, analis BI akan melalui proses pengumpulan persyaratan formal dengan pengguna bisnis. Identifikasi semua (atau setidaknya) pertanyaan yang ingin dijawab oleh pengguna bisnis Dalam proses pengumpulan persyaratan ini, analis BI harus mengidentifikasi pertanyaan tingkat pertama dan kedua yang ingin dijawab oleh pengguna bisnis untuk membangun gudang data yang kuat dan dapat diskalakan. Sebagai contoh:
Analis BI kemudian bekerja sama dengan tim pergudangan data untuk menentukan dan membangun model data dasar yang mendukung pertanyaan yang diajukan.
Catatan: Pergudangan data adalah pendekatan “skema-on-load”, karena skema data harus didefinisikan dan dibangun sebelum data dapat dimuat ke dalam gudang data. Tanpa model data yang mendasarinya, alat BI tidak berfungsi
Langkah 2: Tentukan makna Setelah persyaratan analisis dituliskan ke dalam model data, pada langkah kedua proses, analis BI menggunakan produk Business Intelligence (BI) – SAP Business Objects, MicroStrategy, Cognos, ClickView, Pentaho, dll. Kueri berbasis SQL untuk kueri khusus (lihat Gambar 4)
Business Intelligence Analyst Cover Letter Examples
Analis BI akan menggunakan antarmuka pengguna grafis (GUI) alat BI untuk menghasilkan kueri SQL dengan memilih ukuran dan dimensi. memilih halaman, kolom, dan deskriptor halaman; Masukkan ambang, subtotal, dan total, buat perhitungan khusus (rata-rata, rata-rata bergerak, peringkat, bagikan) dan pilih kriteria penyortiran. BI GUI menyembunyikan kerumitan pembuatan SQL
Langkah 3: Hasilkan pernyataan SQL Setelah analis BI atau pengguna bisnis menentukan laporan atau permintaan kueri yang diinginkan, alat BI menghasilkan pernyataan SQL. Dalam beberapa kasus, analis BI memodifikasi perintah SQL yang dihasilkan oleh alat BI untuk menyertakan perintah SQL unik yang mungkin tidak didukung oleh alat BI.
Langkah 4: Buat laporan Pada langkah 4, alat BI mengeluarkan perintah SQL ke gudang data dan menghasilkan primitif dasbor atau laporan yang sesuai. Ini adalah proses yang sangat berulang di mana analis bisnis memodifikasi SQL (menggunakan GUI atau dengan mengkodekan pernyataan SQL secara manual) untuk menyempurnakan kueri SQL. Analis BI juga dapat menentukan opsi tampilan grafik (grafik batang, diagram garis, diagram lingkaran) hingga Anda mendapatkan laporan dan/atau grafik yang Anda inginkan (lihat Gambar 5).
Faktanya, ini adalah contoh yang bagus dari kekuatan skema-on-load Metode pemuatan skema tradisional ini menghilangkan banyak kerumitan data yang mendasarinya dari pengguna bisnis, yang kemudian dapat menggunakan alat GUI BI untuk berinteraksi dan menjelajahi data dengan mudah (pikirkan BI swalayan).
How To Become A Business Intelligence Analyst
Singkatnya, pendekatan BI sangat bergantung pada gudang data pra-bangun (skema-on-load) yang memungkinkan pengguna dengan cepat dan mudah mengajukan pertanyaan tambahan—selama data yang mereka butuhkan ada di gudang data. Jika data tidak ada di gudang data, menambahkan data ke gudang yang ada (dan membuat semua proses ETL pendukung) bisa memakan waktu berbulan-bulan.
Langkah 1: Tentukan hipotesis yang akan diuji Langkah pertama dalam proses Data Scientist dimulai dengan mengidentifikasi prediksi atau hipotesis yang akan diuji dengan Data Scientist. Sekali lagi, ini adalah hasil kerja sama dengan pengguna bisnis untuk memahami sumber utama diferensiasi bisnis (seperti bagaimana organisasi memberikan nilai) dan kemudian melakukan brainstorming data dan variabel yang dapat mendorong hasil yang lebih baik.
Tentang kinerja inilah proses Vision Workshop dapat memberikan nilai tambah yang signifikan dalam mendorong kolaborasi antara business user dan data scientist yang akan mengidentifikasi sumber data.
Langkah 2: Pengumpulan Data Langkah kedua dalam proses ilmu data adalah saat ilmuwan data mengumpulkan data yang relevan dan/atau menarik dari berbagai sumber, idealnya internal dan eksternal organisasi. Sebuah danau data adalah pendekatan yang bagus untuk proses ini karena seorang ilmuwan data dapat mengambil data apa pun yang mereka inginkan, memeriksanya, melihat apakah itu memiliki nilai berdasarkan hipotesis atau prediksi, dan kemudian memasukkan data tersebut ke dalam model prediksi. Ini adalah
My Life As A Business Intelligence Analyst: Challenges And Rewards
Langkah 3: Buat model data Pada langkah 3, ilmuwan data mendefinisikan dan menyusun skema yang diperlukan untuk mengelola hipotesis yang dapat diuji. Seorang ilmuwan data tidak dapat menentukan skema sampai mereka mengetahui hipotesis yang mereka uji dan sumber data apa yang digunakan untuk membangun model analitik mereka.
Catatan: Proses “skema pada permintaan” ini sangat berbeda dari proses “skema pada beban” gudang data tradisional. Seorang ilmuwan data tidak menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk mengintegrasikan sumber data yang berbeda ke dalam model data formal. Sebaliknya, ilmuwan data mendefinisikan skema berdasarkan data yang digunakan dalam analisis Seorang ilmuwan data akan mengulangi beberapa versi skema yang berbeda sampai mereka menemukan skema (dan model analitik) yang cukup menjawab hipotesis yang sedang diuji.
Langkah 4: Jelajahi data Langkah 4 dari proses ilmu data menggunakan alat visualisasi data yang sangat baik untuk mengungkap hubungan dan outlier dalam data. Alat visualisasi data seperti Tableau, Spotfire, Domo, dan DataRPM [1] adalah alat penambangan data yang baik untuk mengidentifikasi variabel untuk eksplorasi dan pengujian data (lihat Gambar 8).
Langkah 5 adalah saat pekerjaan sains data yang sebenarnya dimulai – di mana ilmuwan data mulai menggunakan alat seperti SAS, SAS Miner, R, Mahout, MADlib, dan Alpine Miner untuk membangun model analitik. Ini adalah ilmu nyata sayang!! Sementara itu, ilmuwan data akan melihat berbagai teknik dan algoritme analitik yang berupaya membuat model yang lebih prediktif. Seperti yang dibagikan oleh teman ilmuwan data saya, Wei Lin, ini melibatkan beberapa teknik algoritmik berikut:
Difference Between Business Analytics And Business Intelligence.
Rantai Markov, Algoritma Genetika, Geofencing, Pemodelan Individu, Analisis Kecenderungan, Jaringan Syaraf Tiruan, Regresi Bayesian, Analisis Komponen Utama, Dekomposisi Nilai Singular, Optimasi, Pemrograman Linear, Pemrograman Non-Linear dan banyak lagi.
Semua ini atas nama sebab dan akibat! Saya tidak menyarankan mencoba memenangkan permainan catur melawan orang seperti itu
Langkah 6: Pastikan pas Langkah 6 dari proses ilmu data adalah saat ilmuwan data mencoba memastikan kecocokan model memadai. Kecocokan model statistik menggambarkan seberapa baik model tersebut sesuai dengan pengamatan Sejumlah teknik analitik yang berbeda akan digunakan untuk menentukan kebaikan kesesuaian, termasuk uji Kolmogorov–Smirnov, uji chi-square Pearson, analisis varians (ANOVA), dan matriks pengganggu (atau kesalahan).
Proses ilmu data sangat kolaboratif; Semakin banyak ahli konten yang terlibat dalam proses, semakin baik model yang dihasilkan Dan mungkin yang lebih penting, melibatkan pengguna bisnis dalam proses memastikan bahwa ilmuwan data fokus untuk menemukan wawasan analitik yang S.A.M. uji –
A Day In The Life Of A Business Intelligence Analyst
(di mana biaya bertindak berdasarkan wawasan lebih besar daripada biaya bertindak berdasarkan wawasan).
Terima kasih telah meluangkan waktu untuk membaca posting saya Saya beruntung menghabiskan sebagian besar waktu saya dengan klien yang sangat menarik, yang mengarah ke banyak mata pelajaran saya Saya harap Anda dapat meninggalkan komentar atau pemikiran tentang blog Jika Anda ingin membaca blog reguler saya, ikuti saya di Twitter dan/atau di Twitter
Saya adalah penulis “Big Data: Memahami Data untuk Big Data” dan saya sedang mengerjakan buku kedua saya “The Big Data MBA: Driving Business Strategy with Data Science”. Saya juga mengajar kursus “Big Data MBA” di Fakultas Manajemen Universitas San Francisco (USF), di mana saya dinobatkan sebagai Rekan Pengukuh di Fakultas Manajemen USF. Jelajahi gelar online Dapatkan kredit untuk Sertifikat Sarjana Gelar Master Tingkatkan karir Anda dengan studi pascasarjana. Jelajahi Kursus Teratas untuk Daftar Gratis Temukan Karir Baru Anda untuk Universitas Bisnis
Analis intelijen bisnis menggunakan data untuk membantu bisnis membuat keputusan Jika Anda memiliki keterampilan yang diperlukan, ada banyak cara untuk menjadi satu
What Does An Intelligence Analyst Do?
Analis intelijen bisnis, juga dikenal sebagai analis BI, menggunakan data dan informasi lainnya.
What does, contoh business intelligence, business intelligence erp, dashboard business intelligence, business intelligence power bi, software business intelligence, bi business intelligence, business intelligence, apa itu business intelligence, business intelligence technologies, business intelligence adalah, business intelligence analyst adalah
