تحلیلگر هوش تجاری کیست و چگونه به آن تبدیل شویم؟

چکیده مقاله :
عملکرد اصلی یک تحلیلگر هوش تجاری، قضاوت های مبتنی بر داده است. آنها به طور دقیق داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا الگوها، روندها و بینش هایی را که تصمیمات استراتژیک تجاری را هدایت می کنند، کشف کنند. این مقاله به طور کامل وظایف، مدارک و مسیرهای آموزشی برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر هوش تجاری را بررسی می کند. چه در نظر گرفتن انتقال شغلی یا صرفاً با هدف تقویت مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود، این مقاله توصیه های ارزشمندی را در مورد شروع و برتری در این صنعت به سرعت در حال گسترش ارائه می دهد و مسیر رشد و پیشرفت شغلی امیدوارکننده ای را ارائه می دهد. با ما باشید تا به طور کامل بدانید تحلیلگر هوش تجاری کیست و چه کاری انجام می دهد.

مفاهیم کلیدی:

یک تحلیلگر هوش تجاری اقداماتی را برای توسعه و پیشرفت شرکت با ارزیابی مجموعه داده های پیچیده یک شرکت پیشنهاد می کند. این حرفه ترکیبی از عشق به آمار و پتانسیل کمک موثر به سازمان در دستیابی به اهداف تجاری خود است.

دانستن نحوه جمع‌آوری و ارزیابی صحیح داده‌ها می‌تواند تا حد زیادی بر عملکرد یک تجارت تأثیر بگذارد. یک تحلیلگر هوش تجاری داده ها را برای ارائه گزارش های اطلاعاتی بازار و مالی بررسی می کند. این مطالعات الگوها و روندهای بازار را برجسته می کند که ممکن است بر عملیات و اهداف آینده یک شرکت تأثیر بگذارد.

تحلیلگران هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا حجم وسیعی از داده‌های خود را درک کنند. آنها به کسب و کارها در ساده سازی فرآیندها، افزایش سودآوری و جلوتر از روندهای صنعت کمک می کنند.

برای ارزیابی و تحلیل صحیح داده ها، ترکیبی از تخصص حرفه ای، توانایی های تکنولوژیکی و آموزش مورد نیاز است. شرح شغل یک تحلیلگر BI معمولاً شامل وظایف زیر است:

• استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات شرکت، در درجه اول گزارش های مالی، شخصی، هزینه و درآمد
• جمع آوری داده ها در مورد مسائل گزارش شده و ارائه راهکارهایی که عملکرد فرآیندها و سیستم ها را بهبود می بخشد
• انجام تجزیه و تحلیل هزینه و فایده در ابتکارات طراحی شده برای به حداکثر رساندن عملکرد سازمان.
• کار با رهبری و هم تیمی ها برای اعمال تغییرات
• ارزیابی اثربخشی تکنیک های پذیرفته شده
• تعامل با تیم ها برای ارزیابی منابع، کارکنان، تجهیزات و امکانات مورد نیاز
• صحبت با ذینفعان کلیدی و رهبری ارشد برای تعیین اهداف استراتژیک
• ارائه های تعاملی و تولید گزارش برای انتشار کارآمد داده ها به مخاطبان مختلف

هوش تجاری چیست؟

ابزارها، رویه‌ها و روش‌هایی که برای جمع‌آوری، گردآوری، تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات تجاری استفاده می‌شوند، در مجموع هوش تجاری (BI) نامیده می‌شوند. تقویت تصمیم گیری سازمانی هدف هوش تجاری (BI) است. با کمک ابزارهای BI، شرکت‌ها می‌توانند داده‌ها را از منابع متعدد جمع‌آوری کنند، آن‌ها را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کنند و به ذینفعان درک کاملی از عملکرد، عملیات و روندهای بازار شرکت بدهند. کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از ابزارها و روش‌های BI، امکانات توسعه پیدا کنند، عملیات را افزایش دهند تا بهره‌وری را افزایش دهند و مزیت تجاری کسب کنند.

• هوش مصنوعی چیست؟

تحلیلگر هوش تجاری کیست؟

یک تحلیلگر هوش تجاری متخصصی است که از ابزارها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای کمک به شرکت ها در تصمیم گیری عاقلانه تجاری استفاده می کند. آنها داده‌های زیادی را از چندین منبع جمع‌آوری می‌کنند، پردازش می‌کنند و سپس آن‌ها را برای یافتن الگوها، روندها و بینش‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند. این تحلیلگران نتایج خود را از طریق گزارش ها، داشبوردها و تجسم ها برای کمک به برنامه ریزی استراتژیک و تصمیم گیری ارائه می کنند. ایجاد مدل پیش بینی، ارزیابی عملکرد، و داده کاوی وظایف ضروری هستند. برای ارتقای موفقیت تجاری، تحلیلگران هوش تجاری باید اثربخشی عملیاتی را افزایش دهند، پتانسیل توسعه را ببینند و بینش های ارزشمندی ارائه دهند.

• تحلیل آماری چیست ؟

یک تحلیلگر هوش تجاری چه می کند؟

حجم زیادی از داده ها توسط تحلیلگران هوش تجاری جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل می شود تا به شرکت ها در تصمیم گیری عاقلانه تجاری کمک کنند. آنها از روش ها و ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها برای تعیین روندها، الگوها و بینش های ارائه شده از طریق گزارش ها، داشبوردها و تجسم ها استفاده می کنند. این تحلیلگران شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) را زیر نظر می گیرند، مدل های پیش بینی را توسعه می دهند و توصیه های عملی برای بهبود عملیات و استراتژی های تجاری ارائه می دهند. علاوه بر این، آنها با ذینفعان همکاری می کنند تا نیازهای داده ای آنها را درک کنند و اطمینان حاصل کنند که بینش های ایجاد شده با اهداف سازمان همسو هستند. با انجام این کار، تحلیلگران هوش تجاری نقش مهمی در بهینه سازی عملکرد و ایجاد رشد دارند.

• تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

اگرچه شرح دقیق شغل می تواند متفاوت باشد، اما همانطورکه گفته شد، نقش یک تحلیلگر هوش تجاری را می توان به طور کلی به سه بخش تقسیم کرد:

1. تجزیه و تحلیل داده های کلیدی کسب و کار: یک تحلیلگر هوش تجاری ممکن است داده هایی مانند درآمد، فروش، اطلاعات بازار، یا معیارهای تعامل با مشتری را جمع آوری، تمیز و تجزیه و تحلیل کند. همچنین می توان از تحلیلگران BI درخواست کرد که ابزارها و مدل های داده را برای کمک به تجسم یا نظارت بر داده ها برنامه ریزی کنند.
2. تفسیر داده‌ها: یافتن الگوها یا دیدن مناطقی در داده‌ها که نشانه‌ای از پتانسیل بهبود در شیوه‌های تجاری است، بخش کلیدی کار یک تحلیلگر BI است. به عنوان مثال، یک تحلیلگر BI ممکن است روندهای بازار را تجزیه و تحلیل کند تا بفهمد چگونه ممکن است یک شرکت نیاز به تطبیق محصول خود داشته باشد.
3. به اشتراک گذاری یافته ها: به اشتراک گذاری یافته ها می تواند شامل هر چیزی از تجسم داده ها در نمودارها گرفته تا جمع آوری گزارش ها و ارائه در مقابل سایر تیم ها یا مشتریان باشد. تحلیلگران هوش تجاری نیز بر اساس یافته های خود توصیه هایی را برای بهبود یا رشد کسب و کار ارائه خواهند کرد.

• ذخیره سازی داده چیست؟

نقش ها و مسئولیت های تحلیلگر هوش تجاری

1. جمع آوری و ترکیب داده ها:

• جمع آوری اطلاعات از منابع مختلف، مانند API های خارجی، صفحات گسترده و پایگاه های داده.
• قبل از تجزیه و تحلیل، از سازگاری و دقت داده ها با تمیز کردن و تأیید داده ها اطمینان حاصل کنید.

2. تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها:

• با استفاده از روش های داده کاوی و آماری، پایگاه های داده عظیم را برای یافتن روندها، الگوها و بینش ها تجزیه و تحلیل کنید.
• تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینش عملی در حمایت از تصمیمات تجاری.

3. گزارش و گرافیک:

• ابزارهای BI مانند Tableau، Power BI یا QlikView به شما امکان می دهند گزارش ها، داشبوردها و تجسم ها را ایجاد و مدیریت کنید.
• به ذینفعان ارائه ای واضح و قابل فهم از یافته های داده ها ارائه دهید.

4. ارزیابی عملکرد:

• نظارت بر شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) و سایر اقدامات برای ارزیابی اثربخشی استراتژی و عملیات شرکت.
• ارائه تجزیه و تحلیل و پیشنهادات برای افزایش عملکرد.

5. مدل سازی و پیش بینی:

• ایجاد و مدیریت مدل های پیش بینی برای پیش بینی تحولات و روندهای آینده در تجارت.
• از اطلاعات گذشته برای کمک به برنامه ریزی استراتژیک و تصمیم گیری استفاده کنید.

6. کار با سایر بخش ها و برقراری ارتباط:

• با همکاری نزدیک با آنها، خواسته ها و الزامات داده های ذینفعان تجاری، مانند مدیران اجرایی، مدیران و روسای بخش ها را درک کنید.
• به طور موثر یافته ها و بینش ها را به ذینفعانی که باید فنی تر باشند منتقل کنید.

7. مدیریت سیستم و ابزار:

• مدیریت و بهینه سازی ابزارها و سیستم های BI، تجزیه و تحلیل و گزارش دهی عملی را تضمین می کند.
• برای بهبود مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها، در جریان جدیدترین فناوری، ابزارها و بهترین شیوه های BI باشید.

8. حل مسائل و عیب یابی:

• مشکلات، تناقضات و ناهماهنگی ها با داده ها را تعیین و برطرف کنید.
• گردش کار و فرآیندهای داده باید به طور مداوم بهبود یابد تا تجزیه و تحلیل داده های دقیق و قابل اعتماد ارائه شود.

• یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می کند؟

تفاوت تحلیلگران BI، تحلیلگران کسب و کار، معماران BI، و توسعه دهندگان BI

بیایید تفاوت های بین نقش های مختلف BI را درک کنیم:

• تحلیلگران BI مسئول اجرای پرس و جوهای BI و تولید گزارش ها و داشبوردها هستند.
• تحلیلگران کسب‌وکار از سوی دیگر با بخش‌های تجاری برای جمع‌آوری نیازهای فنی برای پلتفرم‌های عملیاتی و تحلیلی، تجزیه و تحلیل فرآیندهای کسب‌وکار، و پیشنهاد بهبودهای داخلی، از جمله سایر مسئولیت‌های مبتنی بر داده، همکاری می‌کنند.
• معماران BI اغلب مسئول ساخت و اجرای زیرساخت های فنی هستند که عملیات هوش تجاری را قادر می سازد، از جمله سیستم های BI، برنامه ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها. علاوه بر این، آنها اغلب مسئول انتخاب BI و سیستم های تجزیه و تحلیل و حصول اطمینان از انجام تمامی توافقات در سطح خدمات و همچنین معیارهای عملکرد هستند – وظایفی که معمولاً در حیطه اختیارات تحلیلگران BI نیستند.
• برخی از سازمان‌ها برنامه‌نویسان BI را نیز استخدام می‌کنند که مانند معماران BI، اغلب از نظر فنی مهارت بیشتری نسبت به تحلیلگران BI دارند. به طور کلی، توسعه دهندگان BI روی استفاده از API ها و SDK ها و نوشتن کد برای ایجاد برنامه های تحلیلی، گیت ها، توانایی های BI یکپارچه، و مطالعات عمیق تر و چند بعدی تمرکز می کنند.

• تفاوت علم داده و تحلیل داده

چگونه یک تحلیلگر هوش تجاری شویم؟

1. پیشینه در آموزش و پرورش:

• مدرک لیسانس در علوم داده، تجارت، امور مالی، فناوری اطلاعات یا علوم کامپیوتر کسب کنید.

2. ایجاد شایستگی های مرتبط:

• زبان های برنامه نویسی Python و R و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها مانند SQL، Tableau و Power BI را یاد بگیرید.
• توانایی های تحلیلی، حل مسئله و مدیریت پایگاه داده خود را توسعه دهید.

3. کسب تجربه دنیای واقعی:

• برای کسب تجربه عملی در دوره های کارآموزی یا مشاغل تجزیه و تحلیل داده های سطح ورودی شرکت کنید.

4. دریافت گواهینامه:

• در زمینه های شناخته شده مانند Tableau Desktop Specialist، Microsoft Data Analyst Associate و CBIP گواهینامه دریافت کنید.

5. یک نمونه کار بسازید:

• پورتفولیویی تهیه کنید که استفاده شما از ابزارهای BI و وظایف تجزیه و تحلیل داده ها را برجسته کند.

6. پیوند و شبکه:

• در انجمن های BI شرکت کنید، به کنفرانس ها بروید و به سازمان های حرفه ای بپیوندید.

7. در جریان روندهای صنعت باشید:

• به یادگیری جدیدترین بهترین شیوه ها، فناوری و روندهای هوش تجاری ادامه دهید.

8. درخواست برای مشاغل:

• به عنوان تحلیلگر BI شغل خود را جستجو کنید، رزومه خود را ویرایش کنید و برای مصاحبه آماده شوید.

مهارت های کلیدی لازم تحلیلگر هوش تجاری

به طور معمول، کارفرمایان به دنبال تحلیلگران کسب و کار به دنبال متقاضیانی با ترکیبی ایده آل از تجربه، توانایی ها و تحصیلات هستند. علاوه بر مدارک تحصیلی مناسب، تجربه حرفه ای و صلاحیت فنی ممکن است شما را از سایر متقاضیان متمایز کند. دانش مدیریت پایگاه داده، رابط کاربری و پرس و جوها، و مدیریت منابع سازمانی به شما مزیت بیشتری می دهد.

تفکر انتقادی، تفسیر داده ها و گوش دادن فعال برای درک مسئله از پیش نیازهای این حرفه است. تحلیلگران هوش تجاری باید درک جامعی از داده ها داشته باشند تا آن ها را سازماندهی، تجزیه و تحلیل و به شیوه ای مرتبط به همه ذینفعان ارائه دهند. متخصصان همچنین باید بتوانند داده های مرتبط را پیدا کرده و آن ها را برای ایجاد توصیه های منطقی استراتژی کسب و کار درک کنند.

برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر هوش تجاری، به مهارت های زیر نیاز دارید:

1. دانش عملی از ابزارهای پایگاه داده

مدیریت داده ها جنبه جدایی ناپذیر کار شما خواهد بود. توانایی مدیریت داده ها با استفاده از ابزارهای داده محبوب مانند اکسل و زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) بسیار مهم است. علاوه بر این، مهارت در پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها که راه‌حل‌هایی برای یادگیری ماشین ارائه می‌کنند، به یک تخصص مورد توجه در میان تحلیلگران BI تبدیل شده است.

2. درک خوب زبان های کدنویسی

به عنوان یک تحلیلگر BI، ممکن است نیاز به توسعه سیستم ها یا رویه هایی باشد که به تجزیه و تحلیل داده ها و نظارت بر کسب و کار کمک می کند. دانش زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا و R اغلب برای مشاغل هوش تجاری ضروری است.

3. تجربه قبلی در تهیه و تجسم داده ها

آماده سازی داده ها جزء ضروری هوش تجاری است. برای به دست آوردن هر گونه نتیجه گیری از داده ها، ابتدا باید آن ها را به دست آورد، پاکسازی کرد و به طور یکنواخت ساختار داد. چندین فناوری آماده‌سازی داده‌ها می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف گرفته و سپس آن‌ها را بر اساس پارامترها و مقادیر مشابه قالب‌بندی کنند.

به عنوان یک تحلیلگر BI، باید با ابزارهای آماده سازی داده ها مانند Tableau Prep، Improvado، Alteryx و مانند آن آشنا باشید. این ابزارها به ایجاد اینفوگرافیک و تجسم داده ها کمک می کنند.

4. مهارت های ارتباطی عالی

به منظور انتشار بینش، یک تحلیلگر هوش تجاری اغلب یافته های خود را به صورت شفاهی یا کتبی ارائه می کند. برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر هوش تجاری، کسب مهارت های ارتباطی شفاهی و نوشتاری برای خلاصه کردن اطلاعات و ایده ها ضروری است. مهم است که در نظر داشته باشید که اکثریت تصمیم گیرندگان ممکن است پیشینه فنی نداشته باشند. بنابراین، فرد باید بتواند ایده های پیچیده را به زبانی ساده منتقل کند تا به راحتی قابل درک باشند.

5. دانش کار در امور مالی

هنگام ارائه پیشنهادات برای بهبود کسب و کار، درک کامل شیوه های تجاری و امور مالی ضروری است. شما باید با چارچوب کسب و کار سازمان خود آشنا باشید و نحوه استفاده از داده ها را برای به حداکثر رساندن سود شرکت بر اساس معیارهای عملکرد کلیدی درک کنید. شما باید اهداف تجاری کوتاه مدت و بلند مدت سازمان را برای کمک به تعیین مسیر آینده آن درک کنید.

6. دانش تجزیه و تحلیل آماری

دانش آماری برای تحلیلگران هوش تجاری بسیار مهم است. شما باید درک کنید که چگونه مولفه های آماری مختلف، مانند میانگین، میانه، دامنه و واریانس، برای به دست آوردن درک جامع تری از داده ها استفاده می شود.

سایر موضوعات آماری پیشرفته مانند بهینه سازی ترکیبی، نظریه مجموعه ها، معادلات احتمال، اعم از گسسته و پیوسته و همچنین توزیع دو متغیره، متغیرهای تصادفی و غیره نیز حائز اهمیت هستند. یک مشتاق باید با ابزارهای تحلیلی مانند SAS، Hadoop، Spark، Hive و Pig آشنا باشد که ممکن است به کسب‌وکارها در توسعه استراتژی BI کمک کند.

7. استعداد تجزیه و تحلیل توصیفی

هدف تجزیه و تحلیل توصیفی تعیین اینکه آیا اعداد وجود ندارد، نقاط پرت، توزیع ناهنجار یا تحریف شده و غیره وجود دارد یا خیر. در اصل، شامل یادگیری و آشنایی فرد با داده ها قبل از ارائه آن به رهبری ارشد به شیوه ای واضح و مختصر است. ابزارهای مختلفی ممکن است برای تجزیه و تحلیل داده های توصیفی استفاده شود، مانند رویکردهای آماری و نمودارهای تجسم داده ها مانند نمودارهای پراکندگی، نمودارهای میله ای، نمودارهای ویسکر و جعبه و غیره.

جمع بندی
یکی از اجزای ضروری استفاده از داده ها برای اطلاع از انتخاب های استراتژیک کسب و کار، کار یک تحلیلگر هوش تجاری است. آنها بینش و گزارش ارائه می دهند و داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا به کسب و کارها کمک کنند تا به اهداف خود برسند و کارآمدتر کار کنند. یک پایه آموزشی مستحکم، تخصص برنامه‌نویسی و ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجربه در دنیای واقعی، و گواهینامه‌های شناخته‌شده در صنعت، پیش نیازهای تبدیل شدن به یک تحلیلگر هوش تجاری هستند. حفظ جریان پیشرفت‌های صنعت و رشد حرفه‌تان نیز نیازمند شبکه‌سازی و یادگیری مادام‌العمر است.

سوالات متداول

1. کدام ابزار معمولا توسط تحلیلگران هوش تجاری استفاده می شود؟

• SQL
• Tableau
• Power BI
• Microsoft Excel
• QlikView
• SAS
• R
• Python
• Looker
• Google Data Studio

2. نقش تجسم داده ها در هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری به شدت بر تجسم داده ها متکی است، که مجموعه داده های گسترده و پیچیده را به نمایش های بصری مانند داشبورد، نمودارها و چارت ها تبدیل می کند. این امر تفسیر سریع و آسان بینش داده ها را برای ذینفعان تسهیل می کند و به آنها امکان می دهد روندها و الگوها را ببینند و تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند. بعلاوه، تجسم ها ارتباط کارآمد نتایج، شناسایی شاخص های اساسی و کشف پیوندهای پنهان در داده ها را تسهیل می کنند که همگی فرآیند تصمیم گیری را در کل بهبود می بخشد.

• انواع داده ها در آمار با ذکر مثال

3. چه صنایعی تحلیلگران هوش تجاری استخدام می کنند؟

• فن آوری
• دارایی، مالیه، سرمایه گذاری
• مراقبت های بهداشتی
• خرده فروشی
• تولید
• مخابرات
• بیمه
• تحصیلات
• دولت
• انرژی و تاسیسات

4. تفاوت بین تحلیلگر هوش تجاری و تحلیلگر داده چیست؟

در حالی که وظایف آنها همپوشانی دارند، تحلیلگران هوش تجاری و تحلیلگران داده تمرکزها و مسئولیت های متفاوتی دارند. تمرکز اصلی یک تحلیلگر هوش تجاری، استفاده از داده ها برای حمایت از استراتژی و تصمیم گیری در شرکت است. آنها داشبوردها، گزارش‌ها و تجسم‌هایی را تولید می‌کنند تا روندها، فرصت‌ها و عملکرد تجاری را آشکار کنند. مسئولیت های آنها شامل درک محیط بزرگتر شرکت و هماهنگی بینش داده ها با اهداف استراتژیک است.

• تفاوت دیجیتال مارکتینگ و تحلیل داده

از سوی دیگر، یک تحلیلگر داده در درجه اول به جنبه های فنی مدیریت داده ها مانند جمع آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل آماری توجه دارد. آنها مجموعه داده ها را به طور کامل بررسی می کنند تا روندها، ارتباطات و ناهنجاری ها را بیابند. آنها اغلب تحقیقات عمیقی را برای کمک به پروژه های خاص یا الزامات عملیاتی ارائه می دهند. در حالی که هر دو موقعیت نیاز به مهارت تحلیلی بالایی دارند، یک تحلیلگر داده در درجه اول بر دستکاری و اکتشاف داده ها تمرکز می کند. در مقابل، یک تحلیلگر هوش تجاری معمولاً تمرکز تجاری کلی تری دارد.

5. چه گواهینامه هایی برای یک تحلیلگر هوش تجاری مفید است؟

• Microsoft Certified: Data Analyst Associate
• Tableau Desktop Specialist
• Power BI Certification
• Certified Business Intelligence Professional (CBIP)
• SAS Certified BI Content Developer
• Qlik Sense Business Analyst
• AWS Certified Data Analytics – Specialty
• IBM Data Analyst Professional Certificate
• Certified Analytics Professional (CAP)
• Google Data Analytics Professional Certificate