互聯(lián)網(wǎng)本身具有數(shù)字化和互動的特點，為數(shù)據(jù)收集、整理和研究帶來了革命性的突破。過去，在原子世界中，數(shù)據(jù)分析師需要花費更高的成本（資金、資源和時間）來獲得支持研究。數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)豐富性、全面性、連續(xù)性和及時性遠低于互聯(lián)網(wǎng)時代。下面就讓小編為大家介紹bi工程師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別是什么。

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bi工程師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別是什么

      bi工程師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別

1、概念區(qū)別

       數(shù)據(jù)分析師，是數(shù)據(jù)師的一種，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。

       大數(shù)據(jù)工程師其實有很多別名，數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)研究員、用戶分析專家等都是經(jīng)常在國內(nèi)公司里出現(xiàn)的Title，大數(shù)據(jù)工程師就是一群“玩數(shù)據(jù)”的人，玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最大區(qū)別在于，它是在線的、實時的，規(guī)模海量且形式不規(guī)整，無章法可循，因此“會玩”這些數(shù)據(jù)的人就很重要。

2、發(fā)展方向

       數(shù)據(jù)分析師發(fā)展方向有：市場調(diào)研方向、數(shù)據(jù)分析/挖掘方向、數(shù)據(jù)工程師方向等。大數(shù)據(jù)培訓出來的大數(shù)據(jù)工程師發(fā)展方向有：首席數(shù)據(jù)官（CDO）、營銷分析師/客戶關(guān)系管理分析師、數(shù)據(jù)工程師、BI開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)可視化等。

3、具備技能

         數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)工程師需要具備的技能很相似，比如：

（1）數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的基礎，數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)的承載，數(shù)據(jù)倉庫是有主題的數(shù)據(jù)庫。

（2）報表報表這種原始的BI方式有時候是簡單有效，但要做一張優(yōu)秀的報表似乎又要考慮很多問題。

（3）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘作為報表這種非智能性BI的一種補充，理論上應該屬于機器學習的一種，存在著那么一點兒讓計算機自學的能力。

（4）算法隨著面向?qū)ο螅∣rientObject）編程方法興起，“程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法。如果你想成為頂級的數(shù)據(jù)分析師，算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識必不可少。搜索，排序，樹，圖之所以經(jīng)典，是因為它們簡單有效而且通用。

       這是一個用數(shù)據(jù)說話的時代，也是一個依靠數(shù)據(jù)競爭的時代。在世界500強企業(yè)中，90%以上都設立了數(shù)據(jù)分析部門。IBM、微軟、谷歌等知名公司積極投資數(shù)據(jù)業(yè)務，建立數(shù)據(jù)部門，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團隊。各國政府和越來越多的企業(yè)意識到數(shù)據(jù)和信息已經(jīng)成為企業(yè)的智力資產(chǎn)和資源，數(shù)據(jù)分析和處理能力正在成為越來越依賴的技術(shù)手段。以上就是小編為大家分享的bi工程師和數(shù)據(jù)分析師的區(qū)別是什么。