商業智慧職涯發展

在這篇文章中，我們將看看資料團隊中一些常見的角色，以及勝任這些角色需要具備的條件。

企業建立資料團隊的方式各有不同，沒有一種適用於所有組織的單一結構或組織圖。

雖然資料專業人員從一個職位轉到另一個職位並非聞所未聞，但每個職位都有其自身的重點，並且需要不同的技能組合。如果您對探索 BI 職涯並喜歡使用資料感興趣，以下角色之一可能符合您的技能和職涯目標。

資料分析師

資料分析師的典型任務是收集、處理和評估組織產生的資料。這包括分析和解釋資訊、建立報告以及從不同資料集中提取見解。資料分析師傾向於深入參與業務方面的工作，例如向重要的公司利害關係人展示調查結果；他們經常與產品經理密切合作，產品經理根據這些調查結果塑造產品的方向。最終，分析師的存在是為了幫助他們的組織做出更明智和更明智的決策。

作為資料分析師，您需要紮實掌握 SQL 才能成功，同時還需要具備資料視覺化技能以及統計和統計程式設計經驗。您應該知道如何使用（但不一定要開發）試算表軟體、資料庫和資料倉儲應用程式。您還應該培養批判性思考和說故事等軟技能，因為分析師必須能夠從資料中得出結論，並將他們的發現傳達給組織內的其他人員。

如果資料分析是您選擇的職涯道路，那麼還有很大的成長空間。由於分析師除了技術知識外，還依賴軟技能，因此他們通常有能力管理團隊，並且在幾年的經驗之後，最終可能會獲得分析經理、資料主管或資料副總裁的職稱。如果您對管理團隊不感興趣，隨著您在一般分析技能或特定領域的分析方面變得越來越專業，您仍然可以作為分析師提升層級。

資料科學家

雖然資料分析師檢查歷史資料，但資料科學家處理資料建模和預測性分析。例如，資料科學家可能會建立機器學習模型，以預測其組織的資料。這些預測可能涉及其公司的產品、預測需求或預測內部事務，例如預測詐欺。

了解 SQL 以及如何以最佳方式視覺化資料對於資料科學家來說非常重要，同時程式設計語言（如 Python 和 R）也很重要。由於資料科學家廣泛使用預測模型，因此這些角色也需要紮實的數學技能，例如線性代數（尤其是在涉及機器學習的情況下）、多變數微積分和統計學。您可能不會每天每時每刻都作為資料科學家單獨處理機器學習模型，溝通技巧和與團隊良好合作的能力也很重要。

資料科學家的職涯軌跡可能與分析師類似。然而，就像軟體工程一樣，並非所有資料科學家最終都會管理人員。許多資料科學家仍然是個人貢獻者，尤其是在他們在組織中開闢了寶貴的利基市場之後。

BI 開發人員

您可以將商業智慧開發人員視為介於資料科學家和分析師等以分析為中心的角色與分析工程師或資料工程師等工程角色之間。「BI」部分在這裡很重要，雖然 BI 開發人員的工作可能與資料分析師有些重疊，但往往更側重於直接影響業務決策和結果的資料。這可能涉及建立和追蹤 KPI 等指標，以及更深入地使用 BI 工具。這項工作的很大一部分涉及建立儀表板以鼓勵自助式分析、建立可以重複使用的報告，以及了解如何透過分析和基礎架構的角度，最好地利用組織資料堆疊中的工具。

一位優秀的 BI 開發人員應具備紮實的資料庫技術基礎和撰寫複雜且高效能查詢（很可能使用 SQL）的能力，同時也知道同事在儀表板中需要哪些資訊以及如何最好地呈現這些資訊。具備一些商業頭腦也很有幫助，因為 BI 開發人員可以預測組織的需求以及他們的分析結果如何帶來成功的成果。

資料工程師

資料工程師非常熟悉組織資料基礎架構和管道的內部運作，因為他們負責建置和/或維護這些管道。這些工程師確保資料可以從來源傳輸到資料倉儲，然後再傳輸到組織的 BI 工具。他們也是為分析師和資料科學家準備資料的人員，確保系統功能正常且結構有效，並與其他工程師合作定義首先要捕獲哪些資料。

紮實的程式設計技能對於擔任這些角色的人來說是必備條件，這些角色比上述職位更少關注分析和解釋。熟悉資料管道的要素也很重要；了解如何使用不同的資料倉儲平台將使您更具優勢。

分析工程師

分析工程師的典型任務是為資料建模、執行 ETL 工作，以及轉換和整理資料集中的資料，使其可供分析師和科學家使用。分析工程師是團隊中確保終端使用者擁有乾淨資料集可以使用的人員，這是產業範圍內鼓勵組織內自助式分析轉型的一部分。

分析工程師往往比資料工程師擁有更廣泛的技能組合，並且具備關於終端使用者如何使用他們轉換和準備的資料的一些應用知識。如果您想走這條路，磨練您的 SQL 技能是個好主意，了解如何使用不同的資料轉換工具也是如此。也不要忽略軟技能，因為溝通對於像這樣跨團隊的角色來說至關重要。

BI 職涯的教育途徑

資料科學課程（如大學部主修、碩士學位、訓練營和證書）近年來蓬勃發展，但仍然沒有確保獲得這些職位之一的教育途徑。

或許不足為奇的是，許多 BI 工作，尤其是工程方面的職位，吸引了 STEM 背景的人員，例如那些在統計學、電腦科學或數學方面具有專業知識的人員。然而，許多來自人文學科或傳播等非傳統背景的資料專業人員在這個領域蓬勃發展，他們利用批判性思考和有效決策等技能來分析和解釋資料。

進入商業智慧領域

如果您最近剛獲得學位或正在攻讀學位，並且希望踏入商業智慧職涯的大門，請考慮在您感興趣的領域尋找實習機會。實習是在真實工作環境中獲得實務經驗的好方法，也有助於更好地了解您想追求或不想追求的事物、您喜歡哪種工作環境，並提供指導機會。

如果您目前在組織中擔任非 BI 職位，但想試試商業智慧領域，請看看您是否可以參與任何涉及資料工作的專案。如果目前還不可能，那就從小處著手，例如與資料團隊的人員進行資訊面試或列席他們的團隊會議。如果您的組織使用 BI 工具，您可以自行深入研究資料分析，請花一些時間了解其運作方式以及在使用它時您可以從資料中學到什麼。

與大多數以技術為中心的工作一樣，如果您透過實作來學習，您會做得更好。雖然了解 SQL 是許多商業智慧職涯的基礎，但不要認為您需要記住所有 SQL 指令才能找到資料工作。事實上，不要那樣做！此指南並非僅適用於學習 SQL；當您發展資料技能組合時，這是一個適用於所有技術和應用程式的良好經驗法則。對概念有一些基礎知識是重要的第一步，但是當您建立作品集時，建立自己的專案比告訴雇主您讀過的所有 SQL 書籍更能展現您的能力。入門方法之一是學習分析您感興趣的資料集，例如天氣模式或棒球統計資料。一旦您有資料集可以深入研究，學習執行特定查詢或分析特定資訊將會更加引人入勝且富有成效，因為您已經開始了您的 BI 職涯之旅。