What’s A Business Intelligence Analyst Does – Ini masih menjadi pertanyaan #1 yang saya dapatkan dari banyak orang data warehouse dan business intelligence people. Untuk menjawab pertanyaan ini.
Namun, slide ini tidak memiliki konteks yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan dengan memuaskan – saya tidak yakin audiens benar-benar memahami perbedaan antara apa yang dilakukan analis BI dan apa yang dilakukan data scientist. Kuncinya adalah memahami perbedaan antara seorang analis BI dan tujuan, alat, teknik, dan metode seorang ilmuwan data. Berikut ini penjelasan lebih rinci.
What’s A Business Intelligence Analyst Does
Gambar 3 menjelaskan proses analisis tingkat tinggi yang digunakan analis BI biasa saat berinteraksi dengan pengguna bisnis.
Data Analytics Tools You Need To Improve Your Skills In 2022
Langkah 1: Buat model data. Prosesnya dimulai dengan membuat tipe data dasar. Apakah Anda menggunakan gudang data atau data mart atau hub-and-spoke, atau apakah Anda menggunakan skema bintang, skema bola salju, atau skema pihak ketiga yang umum, analis BI harus melakukan proses pengumpulan. persyaratan dan pengguna bisnis untuk mengidentifikasi. semua (atau setidaknya sebagian besar) 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 kokoh dan kuat. Sebagai contoh:
Analis BI kemudian bekerja sama dengan tim gudang data untuk menentukan dan membangun model data dasar yang mendukung pertanyaan yang diajukan.
Catatan: Database adalah model “skema-on-load” karena skema data harus ditentukan dan dibuat sebelum data dimuat ke dalam database. Tanpa model data yang mendasarinya, alat BI tidak akan berfungsi.
Langkah 2: Tentukan laporan. Setelah persyaratan analisis didokumentasikan dalam bentuk data, proses langkah ke-2 adalah di mana analis BI menggunakan produk Business Intelligence (BI) – SAP Business Objects, MicroStrategy, Cognos, Qlikview, Pentaho, dll. kueri berbasis SQL (lihat gambar 4).
Top Business Intelligence (bi) Software 2022
Analis BI akan menggunakan antarmuka pengguna grafis (GUI) alat BI untuk membuat kueri SQL dengan memilih ukuran dan dimensi; pilih definisi halaman, kolom dan halaman; tentukan batas, subtotal dan total, lakukan perhitungan khusus (rata-rata, rata-rata bergerak, peringkat, persentase) dan pilih metode pengurutan. BI GUI menyembunyikan sebagian besar kerumitan pembuatan SQL
Langkah 3: Hasilkan perintah SQL. Setelah analis BI atau pengguna bisnis menentukan laporan atau permintaan kueri yang diinginkan, alat BI akan membuat perintah SQL. Dalam beberapa kasus, analis BI akan 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 terhadap database dan membuat widget laporan atau dasbor yang sesuai. Ini adalah proses berulang, di mana analis bisnis akan menyiapkan SQL (baik menggunakan GUI atau menulis pernyataan SQL secara manual) untuk menyiapkan kueri SQL. Analis BI juga dapat menentukan metode penyajian gambar (bar chart, line chart, pie chart) sampai mereka menemukan laporan yang tepat dan/atau gambar yang mereka inginkan (lihat gambar 5).
By the way, ini adalah contoh yang baik dari kekuatan skema-on-load. Pendekatan skema-on-load tradisional ini menghilangkan banyak kerumitan data dari pengguna bisnis yang dapat menggunakan alat GUI BI untuk berinteraksi dan menganalisis data dengan mudah (pikirkan otomatisasi BI).
Trends Impacting Business Analysis To Watch In 2021
Singkatnya, pendekatan BI sangat bergantung pada pre-built database (skema-on-load), yang memungkinkan pengguna mengajukan banyak pertanyaan dengan cepat dan mudah – selama data yang mereka butuhkan sudah ada di database. Jika data tidak ada di database, menambahkan data ke database yang ada (dan membuat semua proses yang mendukung ETL) bisa memakan waktu berbulan-bulan.
Langkah 1: Tentukan hipotesis yang akan diuji. Langkah 1 dari proses Ilmuwan Data dimulai dengan Ilmuwan Data mengidentifikasi prediksi atau hipotesis yang ingin mereka uji. Sekali lagi, ini adalah hasil kerja sama dengan pengguna bisnis untuk memahami sumber utama diferensiasi bisnis (misalnya, bagaimana organisasi memberikan nilai) dan menyarankan data dan variabel yang dapat mendorong hasil yang lebih baik.
Kinerja. Di sinilah proses Visualisasi dapat menambah nilai untuk memfasilitasi kolaborasi antara pengguna bisnis dan ilmuwan data untuk mengidentifikasi sumber data.
Langkah 2: Kumpulkan data. Langkah 2 dari Proses Ilmu Data adalah tempat ilmuwan data mengumpulkan data yang relevan dan/atau menarik dari berbagai sumber – baik secara internal maupun eksternal dalam organisasi. Danau data adalah metode yang baik untuk proses ini, karena ilmuwan data dapat mengambil data apa pun yang dia inginkan, menganalisisnya, menemukan nilainya dalam hipotesis atau prediksi tertentu, lalu memutuskan apakah akan memasukkan data tersebut dalam proses peramalan atau membuangnya. .
Data Engineer, Data Scientists, Data Analyst, And Business Analyst — What Are The Differences And Which Career Should You Choose?
Langkah 3: Buat model data. Langkah 3 adalah tempat ilmuwan data mendefinisikan dan membuat skema yang diperlukan untuk mengatasi hipotesis yang sedang diuji. Seorang ilmuwan data tidak dapat menentukan skema sampai mereka mengetahui hipotesis yang mereka uji DAN mengetahui sumber data apa yang digunakan untuk membangun model analitik mereka.
Catatan: Operasi “skema pada permintaan” ini sangat berbeda dari metode penyimpanan “skema pada beban” yang lama. Seorang ilmuwan data tidak menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk menyatukan semua sumber data yang berbeda menjadi model data terstruktur terlebih dahulu. Sebaliknya, ilmuwan data akan menentukan skema sesuai kebutuhan berdasarkan data yang digunakan dalam analisis. Seorang ilmuwan data dapat melakukan iterasi melalui berbagai jenis skema sampai dia menemukan skema (dan model uji) yang cukup menjawab hipotesis yang sedang diuji.
Langkah 4: Cari data. Langkah 4 Proses ilmu data menggunakan alat visualisasi data khusus untuk menemukan hubungan dan hal menarik dalam data. Alat visualisasi data seperti Tableau, Spotfire, Domo, dan DataRPM[1] adalah alat yang hebat bagi ilmuwan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi variabel yang mungkin ingin mereka periksa (lihat Gambar 8).
Langkah 5 adalah tempat kerja nyata ilmu data 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!! Pada tahap ini, ilmuwan data akan mengeksplorasi berbagai metode analisis dan algoritme untuk mencoba membuat model prediksi. Seperti yang dibagikan oleh teman ilmuwan komputer saya, Wei Lin, ini melibatkan beberapa proses algoritmik berikut:
What’s The Difference Between Bi Analyst And Data Scientist?
Rantai Markov, Algoritma Genetika, Geo-fence, Pemodelan Individual, Analisis Kecenderungan, Jaringan Neural, Penalaran Bayesian, Analisis Komponen Utama, Dekomposisi Nilai Singular, Optimasi, Pemrograman Linear, Pemrograman Non-Linear dan banyak lagi.
Semua demi mencoba mengukur sebab dan akibat! Saya tidak menyarankan mencoba memenangkan pertandingan catur melawan salah satu dari orang-orang ini.
Langkah 6: Periksa kecocokan Anda. Langkah 6 dari proses data science adalah dimana data scientist akan mencoba mencari nilai model. Goodness of fit statistik menggambarkan seberapa baik model cocok dengan serangkaian pengamatan. Sejumlah metode analisis yang berbeda akan digunakan untuk menentukan validitas, termasuk uji Kolmogorov-Smirnov, uji chi-square Pearson, analisis varians (ANOVA), dan matriks kebingungan (atau kesalahan).
Proses ilmu data sangat interaktif; semakin banyak profesional media yang terlibat dalam proses tersebut, semakin baik modelnya. Dan mungkin yang lebih penting, melibatkan pengguna bisnis selama proses memastikan bahwa ilmuwan data berfokus pada penemuan wawasan analitik yang membuat S.A.M. uji –
What Is A Business Intelligence Analyst? A Role For Driving Business Value With Data
(di mana nilai bertindak berdasarkan wawasan lebih besar daripada biaya bertindak berdasarkan fakta).
Terima kasih telah meluangkan waktu untuk membaca posting saya. Saya beruntung menghabiskan sebagian besar waktu saya dengan klien yang sangat menarik yang menjalankan banyak topik saya. Saya harap Anda dapat meninggalkan beberapa komentar atau umpan balik tentang blog. Jika Anda ingin membaca blog reguler saya, silakan ikuti saya di dan/atau Twitter.
Saya adalah penulis buku “Big Data: Memahami Bagaimana Data Memberdayakan Bisnis Besar” dan saya sedang mengerjakan buku kedua saya “Big Data MBA: Driving Business Strategies with Data Science” yang akan keluar pada bulan Desember. Saya juga mengajar “Big Data MBA” di Fakultas Manajemen Universitas San Francisco (USF), di mana saya baru-baru ini dinobatkan sebagai Rekan pertama di Fakultas Manajemen USF. Bisnis tidak pernah lebih bergantung pada informasi bisnis. Meningkatnya pekerjaan analis data di AS dan seruan baru-baru ini di Australia untuk “mengajari anak sekolah membuat kode” menunjukkan bahwa tenaga kerja di masa depan perlu menggunakan kecerdasan data dan membuatnya bermakna. c
Pengetahuan ini dipersembahkan oleh pakar intelijen bisnis dan pakar Megan Power, hanya satu dari ribuan penasihat intelijen bisnis teratas di .
What Is Bi Developer: Role, Responsibilities And Skills
Itu
Dashboard business intelligence, business intelligence technologies, business intelligence erp, what does, apa itu business intelligence, software business intelligence, business intelligence power bi, bi business intelligence, business intelligence adalah, business intelligence analyst adalah, contoh business intelligence, business intelligence
