What Should A Business Intelligence Analyst Know – Tujuan mendasar menggunakan keterampilan intelijen bisnis dalam analisis data adalah untuk memahami tren dan mengekstraksi wawasan berharga dari data Anda, memungkinkan Anda membuat keputusan bisnis strategis dan taktis berbasis data. Fitur populer yang ditawarkan oleh analis bisnis data adalah analitik visual, visualisasi data, kartu skor KPI, dan dasbor interaktif. Ini juga memungkinkan pengguna untuk menggunakan analitik prediktif swalayan dan fitur pelaporan otomatis.
Blog ini membahas secara mendetail tentang berbagai aspek penting dari Data Analyst Business Intelligence Professional. Ini dimulai dengan pengenalan intelijen bisnis dan analisis data, lalu menyelami peran dan tanggung jawab analis bisnis ilmuwan data.
What Should A Business Intelligence Analyst Know
Secara sederhana, alat Business Intelligence adalah perangkat lunak aplikasi yang dirancang untuk menghubungkan dan memproses data yang tidak terstruktur dari sistem eksternal dan internal. Hasil dari alat intelijen bisnis membantu meningkatkan efisiensi operasional, mengidentifikasi tren pasar, fokus pada potensi pendapatan baru, dan mengidentifikasi peluang bisnis baru.
Business Intelligence Analyst Vs. Data Analyst: A Comparison
Analitik data berfokus pada melakukan dan memproses analisis statistik dari kumpulan data yang ada. Analis data dapat fokus pada menciptakan cara untuk memproses, mengumpulkan, dan mengatur data untuk menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk memecahkan masalah bisnis saat ini dan kasus penggunaan. Ini dilakukan dengan menentukan cara terbaik untuk menyajikan data ini dengan cara yang mudah dipahami.
Dalam istilah awam, area ini adalah tentang menemukan jawaban atas pertanyaan yang Anda tidak tahu jawabannya. Ini terutama didasarkan pada pencapaian hasil yang mengarah pada perbaikan segera. Ini dapat membantu meningkatkan efisiensi tenaga kerja, yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis.
Platform pipa data bebas kode yang dikelola sepenuhnya seperti Hevo Data membantu Anda mengintegrasikan dan memuat data dari lebih dari 100 sumber berbeda ke tujuan pilihan Anda secara waktu nyata. Dengan kurva belajar minimal, Hevo dapat diatur dalam hitungan menit, memungkinkan pengguna mengunduh data tanpa mengorbankan kinerja. Integrasinya yang kuat dengan sumber yang tak terhitung jumlahnya memungkinkan pengguna untuk memasukkan berbagai data dengan mulus tanpa harus menyandikan satu baris pun.
Analisis data memerlukan pelaporan untuk menemukan metrik kunci dan membentuk dasar ide bisnis. Analisis ini menelaah hasil pengumpulan data mentah untuk informasi dan mencakup berbagai langkah seperti yang dijelaskan di bawah ini:
Business Intelligence Analyst / Senior Analyst (bia) @ Mantis Corporate R&d (athens / Greece)
Ini adalah langkah intelijen bisnis Analis Data penting yang melibatkan interpretasi hasil dengan pemangku kepentingan. Interpretasi membutuhkan perhatian terhadap detail dan presisi untuk membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan data. Analisis data meliputi latihan-latihan berikut:
Interpretasi adil dan masuk akal jika pertanyaan logis diajukan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Berpikir kritis melibatkan pengumpulan dan pemeriksaan sistematis bukti yang relevan dengan menggunakan prosedur yang tepat. Skeptisisme mengarahkan mereka untuk mengevaluasi secara kritis semua bukti, apakah itu menegaskan atau menyangkal ekspektasi mereka sebelumnya.
Jumlah waktu paling signifikan yang dihabiskan untuk interpretasi data dihabiskan untuk membuat laporan internal dan klien. Laporan-laporan ini membantu manajemen meringkas area untuk perbaikan dan mengidentifikasi strategi untuk sukses. Laporan harus mendalami konteks bisnis untuk memberikan rencana konkret bagi pertumbuhan akhir organisasi.
Setiap orang menghadapi masalah pengalaman. Namun, menyatukan orang dan ide mereka mempercepat proses interpretasi data. Analis data intelijen bisnis bekerja sama dengan ilmuwan data, pengembang basis data, dan orang-orang dari banyak departemen lain dalam suatu organisasi. Keberhasilan interpretasi bergantung pada komunikasi dengan teman sebaya dan kemampuan untuk bekerja dengan orang.
A Complete History Of Business Intelligence
Data yang dikumpulkan dalam format mentah biasanya tidak terurut dan mengandung nilai yang hilang, sehingga sulit untuk dianalisis. Pemrosesan data meliputi pembersihan, pemindaian duplikat, outlier, dan penyiapan data terorganisir. Alat dan teknik berikut digunakan untuk ini:
Proses konversi data melibatkan konversi data yang dikumpulkan ke dalam format target. Proses transformasi menangani data sederhana dan kompleks dan diselesaikan menggunakan skrip Python atau alat ETL.
Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber meliputi null, outlier, dan duplikasi data. Masalah ini dapat diatasi dengan mengolah data dengan keahlian domain yang sesuai untuk menyiapkan data untuk analisis.
Data yang dihasilkan setelah transformasi mencapai langkah penting berikutnya dalam penemuan dan analisis data. Exploratory Data Analysis (EDA) bertujuan untuk memvisualisasikan data melalui pemilihan grafik dan bagan yang mewakili hasil keputusan bisnis. Untuk ini, metode analisis berikut digunakan:
What Does A Business Analyst Do? Telling Stories With Data
Analisis Data Kecerdasan bisnis tidak lengkap hingga teknik pembelajaran mesin diterapkan untuk mempelajari hasil di masa mendatang. Pemodelan prediktif mencakup cluster, peramalan, dan distribusi peristiwa deret waktu. Organisasi menggunakan algoritme prediktif untuk melewati faktor risiko dan berhasil mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka.
Eksplorasi data juga dipadukan dengan analitik visual dan dasbor interaktif untuk membantu pengambil keputusan memahami ide secara efektif. Ada berbagai alat intelijen bisnis seperti Tableau dan Power BI untuk memvisualisasikan informasi dengan cepat.
Statistik membantu merangkum karakteristik data dengan representasi grafis menggunakan analisis logis. Analisis ini juga mencakup evaluasi dan perumusan hipotesis untuk mengidentifikasi metrik utama yang memungkinkan organisasi untuk berhasil.
Analisis intelijen bisnis Analis Data adalah proses yang membutuhkan keterampilan interpersonal dan teknis. Untuk unggul dalam disiplin ini mungkin memerlukan bakat alami untuk berbagai alat dan kemauan untuk memahami pentingnya detail dalam operasi bisnis. Berikut adalah beberapa alat standar yang digunakan oleh Data Analyst Business Intelligence:
Business Intelligence Analyst — Role And Responsibilities
Prinsip analisis data mendasari konsep pembelajaran mesin untuk melakukan pembelajaran terawasi atau tidak terawasi. Prosesnya melibatkan campur tangan manusia yang minimal untuk memprediksi pola dasar dengan penskalaan analisis data yang akurat.
Aspek kunci dari analisis data adalah kemampuan untuk memvisualisasikan data dengan karakteristik dinamis. Visualisasi data dapat dilakukan dengan menggunakan pustaka Python atau alat analisis data; Ini memungkinkan pengguna untuk membuat dasbor dan papan cerita interaktif.
Ini adalah bahasa pemrograman untuk analisis statistik dan grafis. R adalah alat sumber terbuka yang dirancang khusus untuk penambangan data dan pengujian statistik. Itu dibundel dengan algoritma pembelajaran mesin dan mungkin merupakan alat visualisasi data terbaik untuk membuat grafik dan bagan yang indah.
Analis bisnis juga diharapkan paham bisnis. Anda harus memiliki pengetahuan yang baik tentang model bisnis perusahaan tempat Anda bekerja. Anda juga perlu memahami cara menggunakan data untuk memaksimalkan keuntungan bisnis berdasarkan KPI (Key Performance Indicators). Anda harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang tujuan bisnis jangka pendek dan jangka panjang perusahaan sehingga Anda dapat memetakan jalur masa depan dengan bantuan data.
Intro To Business Intelligence I Free Finance Course I Cfi
Analisis deskriptif melibatkan pemeriksaan data untuk melihat apakah ada outlier, nilai yang hilang, distribusi anomali atau miring, dll. Anda dapat menggunakan visualisasi data atau beberapa metode statistik untuk melakukan analisis deskriptif.
Penambangan data mengacu pada proses menemukan pola dalam data yang sebelumnya tidak terlihat. Ini memungkinkan Anda untuk mengubah data mentah menjadi informasi berguna yang dapat digunakan untuk membuat keputusan. Pengetahuan tentang penambangan data membutuhkan pemahaman tentang berbagai metode seperti database, pembelajaran mesin, algoritma ilmu komputer, analisis statistik, dll.
Mengekstrak data kompleks dari berbagai sumber data bisa jadi menantang, dan di sinilah Hevo menghemat hari! Hevo menyediakan cara cepat untuk memindahkan data dari database atau aplikasi SaaS ke gudang data Anda, yang dapat dilihat di alat intelijen bisnis. Hevo sepenuhnya otomatis sehingga Anda tidak perlu membuat kode. Anda dapat mencoba Hevo secara gratis dengan mendaftar uji coba gratis selama 14 hari. Anda juga dapat melihat harga yang tidak ada duanya untuk membantu Anda memilih paket yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda. Dunia bisnis tidak pernah begitu bergantung pada kekuatan intelijen bisnis. Pertumbuhan pekerjaan analis data di AS dan permintaan baru-baru ini di Australia untuk “mengajar anak-anak membuat kode di sekolah” menunjukkan pemahaman bahwa tenaga kerja di masa depan perlu menggunakan keajaiban data dan memahaminya. c
Kebijaksanaan ini dibagikan kepada Anda oleh analis dan pakar BI Megan Power, salah satu dari ribuan konsultan BI teratas di Twitter.
Business Intelligence Platforms: 11 Best Analytics & Bi Platforms
Dunia bisnis tidak pernah begitu bergantung pada kekuatan intelijen bisnis. Pertumbuhan pekerjaan analis data di AS dan permintaan baru-baru ini di Australia untuk “mengajar anak-anak membuat kode di sekolah” menunjukkan pemahaman bahwa tenaga kerja di masa depan perlu menggunakan keajaiban data dan memahaminya.
Tantangan bagi para pemimpin bisnis, yang akan terus membutuhkan akses ke informasi internal untuk analisis kinerja, juga meningkatnya kebutuhan akan pengujian; “Apa selanjutnya?”, “Bagaimana jika?” dan ada apa?” lanskap.
Ketika bisnis online global dan pasar yang menghadap konsumen untuk produk dan layanan tumbuh, informasi luar yang relevan dan analisis tren sangat penting untuk persaingan bisnis yang berkelanjutan.
Tantangan bagi semua bisnis adalah terobosan yang mencakup kekuatan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan analitik data besar adalah normal baru. Bisnis dapat berharap untuk mengakses dan menggunakan data pintar selama lima tahun ke depan untuk terus berkembang. Untungnya, alat online baru dan startup BI yang cerdas mengisi celah yang ada dalam kapabilitas dan kapabilitas analitik data.
Business Analytics And Business Intelligence Careers
Tujuan artikel ini adalah untuk membantu manajer bisnis memahami peran analis intelijen bisnis untuk memastikan bahwa mereka berkontribusi secara efektif bagi organisasi.
Jika Anda mencari
Business intelligence technologies, dashboard business intelligence, software business intelligence, business intelligence erp, bi business intelligence, business intelligence, what should, apa itu business intelligence, contoh business intelligence, business intelligence power bi, business intelligence analyst adalah, language learning strategies what every teacher should know pdf
