現如今不少人分不清楚商業智能與數據分析的區別，商業智能側重于實現商業價值，而數據分析只是系統分析問題的一種方法，也可以說是一種工具。除此以外，由這兩方面延伸出的BI工程師和數據分析師也有可能會有人分不清，今天就讓小編為大家介紹一下bi工程師和數據分析師的區別。

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bi工程師和數據分析師的區別

bi工程師和數據分析師的區別

一、BI工程師需要掌握的技能

工作職責：

1、負責BI的功能需求實現，包括參與需求分析、ETL設計、報表編制。

2、負責數據倉庫的開發及日常運行。

3、利用BI報表開發工具實現數據可視化的效果。

4、與業務系統對接并檢查數據。

5、決策層駕駛室的建立和開發。

6、對ETL有深刻的認識和了解。

7.熟練使用sqlserver、oracle、mysql中的一種，精通SQL腳本和SQL調整。

8、具有面向對象編程和設計能力，能熟練開發springboot,mybatis,springMVC等開源框架。
具有較強的邏輯思維能力、文字表達能力和書面表達能力。

    BI工程師主要是做業務智能分析，對企業管理數據Sap做分析，為領導決策、做預算、做企業戰略分析的工具等等。

    作為一種工具，商業智能用于處理企業中存在的數據，并將其轉化為知識、分析和結論，幫助企業或決策者作出正確、明智的決策。它包括數據倉庫、分析型系統等，可以幫助企業更好地利用數據來提高決策質量。

二、數據分析師需要掌握的技能

1、了解商業

    做數據分析的先決條件是要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務和流程，最好有自己獨到的見解，如果脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫線的風箏，沒有太大使用價值。

2、懂得管理

    一是要求數據分析框架搭建，如確定分析思路需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就難以建立數據分析的框架，后續的數據分析工作也難以進行。另一種角色是針對數據分析的結論提供有指導意義的分析建議。

3、懂得分析

    是指掌握數據分析的基本原理和一些有效的數據分析方法，并能靈活運用于實際工作中，以便有效地進行數據分析。其基本分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。分析方法主要有：相關分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對應分析、時間序列等。

4、了解工具

    就是指數據分析相關的常用工具。資料分析方法是理論，數據分析工具是實現理論分析方法的工具，面對越來越大的數據，我們不能依靠計算器來分析，要靠強大的數據分析工具來幫助我們完成數據分析工作。

5、懂得設計

    理解設計就是用圖表有效地表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖形設計是一門很大的學問，如圖形的選擇、版式的設計、色彩的搭配等，都需要一定的設計原則。

    如今，大數據時代的企業能夠進行數據分析，減少嘗試錯誤決策的成本，找出業務增長的原因。而且商業智能將前面提到的，盡可能地自動化和簡化。商業智能的主要目標是實現數據的交互(有時是實時的)，并能由管理人員和分析員進行合理分析。數據分析的最終目的就是要使企業成長，不管用什么方法，都假定這個過程可以被稱為數據分析。以上就是小編為大家介紹的bi工程師和數據分析師的區別，感謝觀看。