如果您曾經考慮過成為商業智慧分析師，那麼您來對地方了。本文將引導您完成 2024 年成為 BI 分析師的過程。我們還將介紹如何最好地駕馭就業市場 - 從獲得實務經驗和建立專業組合到準備面試和評估工作機會。
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了解商業智慧分析師的角色
讓我們先看看商業智慧分析師的工作。這可以幫助您決定這是否適合您的職業。
什麼是商業智慧分析師？
BI 分析師是從大量資料中發現見解的專家。他們強大的溝通和數據講故事能力使他們能夠引導公司抓住新的機會並協助決策。
從技術角度來看，BI 分析師經常使用SQL 等工具進行資料操作，並使用 Tableau 或 Power BI 等資料視覺化平台，並對他們所在的業務領域有深入的了解。
然而，雖然該工作的基礎涉及數據分析，但 BI 分析師必須具備強大的溝通和組織能力。如果 BI 分析師能夠支持執行決策者，他們就能為組織帶來最大價值。
商業智慧分析師做什麼的？
不同公司的任務和職責可能有所不同，尤其是新創公司和大公司之間。然而，我們可以將 BI 分析師的主要職責總結為五個主要領域：
商業智慧分析師做什麼的？
數據分析與解釋
BI 分析師的主要任務是分析和解釋資料。他們 多米尼加共和國電話號碼列表 篩選大量資料集，識別趨勢、模式和異常。
分析不僅涉及數字；還涉及數字。這是關於洞察力的。無論是銷售數字、客戶行為還是市場趨勢，BI 分析師都必須有效地解釋他們的分析並提供建議。
產生報告和儀表板
BI 分析師的角色涉及建立報告和儀表板，以盡可能最快的方式傳達他們的發現。
這不僅僅是呈現數據，而是講述一個為策略決策提供資訊的故事。
與利害關係人的協作與溝通
有效溝通是 BI 分析師職責的核心。他們必須與不同的利害關係人（包括高階主管、經理和 IT 專業人員）合作，以了解業務需求並將其轉化為資料解決方案。
他們必須彌合複雜的技術概念與其實際應用之間的差距，確保見解與整個組織的決策者產生共鳴。
持續監控與優化：
該角色的一個重要部分是持續監控資料解決方案的效能，確定需要最佳化和改進的領域。
BI 分析師必須建立隨組織需求而發展的動態系統，而不僅僅是建立靜態報告。
確保資料安全和合規性：
隨著人們對資料安全的認識和關注不斷增強，BI 分析師在確保資料安全並符合產業法規方面發揮著至關重要的作用。
他們必須經常實施協議和措施來保護敏感資訊。
如何成為商業智慧分析師：成功的 5 個步驟
現在我們已經熟悉了 BI 分析師的工作，接下來讓我們將注意力轉向如何開始您的職業生涯。我們概述了成為商業智慧分析師所需採取的五個步驟。
1. 發展關鍵技能和能力
BI 分析師必須具備紮實的技術和分析能力。然而，正如我們已經提到的，溝通、協作和整體業務知識等特定的軟技能也是 BI 分析師成功的基礎。
讓我們更詳細地了解其中一些技能，以及一些有關如何開始成為商業智慧分析師的旅程的資源：
技術技能
這些可以分為三個主要領域：
SQL：掌握使用各種SQL平台高效查詢資料庫和操作資料的能力至關重要。 DataCamp 有一個專門用於學習業務分析中的 SQL的技能軌道。
資料視覺化：熟練 Power BI 或 Tableau 等工具對於該職位同樣重要。 BI 分析師必須能夠將從資料庫中提取的資料轉換為針對不同受眾（技術和非技術受眾）的引人注目的敘述。若要了解如何掌握 Power BI，請查看 DataCamp 的Power BI 職涯軌跡中的資料分析師。對於 Tableau，請從我們的Tableau 基礎知識軌道開始。
程式設計：雖然不是強制性的，但了解 Python 或 R 等程式語言對於進階資料分析非常有價值。我們有一篇單獨的文章討論BI 分析師是否應該學習編碼——請查看該文章，了解為什麼學習編碼是您作為 BI 分析師職業生涯的一項良好投資。您也可以從我們的Python 程式設計或R 程式設計技能課程開始。
分析能力
如上所述，BI 分析師應該能夠快速分析數據並提取有意義的見解和趨勢，這在很大程度上取決於他們的技術技能。然而，除了技術技能之外，BI 分析師還必須能夠批判性地思考問題以找到最佳解決方案。
BI 分析師的一些關鍵分析技能包括：
統計分析：熟練應用統計方法分析資料集，包括理解分佈、統計檢定和迴歸分析。這項技能對於從數據中做出明智的推論至關重要。
資料擷取與探索：篩選大型資料集以識別模式、趨勢和關係的能力。這包括使用聚類、分類和關聯規則挖掘等技術。
資料清理和預處理：清理和準備資料以供分析的技能，其中涉及處理缺失值、異常值和資料標準化。此步驟對於確保分析的品質和可靠性至關重要。
預測分析：使用歷史資料預測未來趨勢或行為的能力。這通常涉及機器學習技術和模型建構。
軟技能
有效的溝通和協作這兩項技能並未得到應有的教授或談論，但它們是成功的 BI 分析師的突出技能。以下是成為 BI 分析師所需培養的一些關鍵軟技能：
溝通：您需要能夠向一系列受眾傳達數據見解，並且您將與您所在企業的一系列利害關係人合作。
解決問題：使用數據驅動的方法進行批判性和創造性思考以解決複雜業務問題的能力。
注重細節：對細節的敏銳洞察力對於確保數據分析的準確性和可靠性以及識別數據中微妙但重要的趨勢或模式至關重要。
團隊合作與協作：BI 分析師通常作為團隊的一部分進行工作。與其他團隊成員（包括資料科學家、IT 專業人員和業務利害關係人）的協作至關重要。
2. 獲得資格並提高技能
一旦您掌握了基本技能，您就需要繼續努力，開始您作為 BI 分析師的職業生涯。您可以獲得資格或認證，這肯定會有所幫助，儘管正如我們將看到的，實踐經驗也很重要。
學歷
相關領域（例如電腦科學、資訊科技、統計學或類似學科）的學士學位通常是 BI 分析師大多數職位發布的先決條件。此外，雖然不是強制性的，但商業智慧、數據科學或分析方面的專業學位正變得越來越普遍，並且可以提供直接適用於該職位的重點教育。
除了傳統的大學學位之外，獲得一項或多項認證有利於證明您已經掌握了工作所需的技術技能。DataCamp 的資料分析師認證表明您可以導航資料系統、分析資料並有效地傳達您的發現。
正如我們在另一篇文章中探討的那樣，還有各種其他業務分析師認證。以下是一些範例：
