由于智能技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，人們需要了解商業(yè)智能的最新動(dòng)態(tài)。全球商業(yè)智能服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2025年達(dá)到335億美元。以下是有關(guān)商業(yè)智能BI工作前景的概述，其中包括主要趨勢(shì)以及具有廣闊發(fā)展前景的商業(yè)智能及服務(wù)。

一、商業(yè)智能BI的主要趨勢(shì)

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)繼續(xù)成熟，Python是領(lǐng)跑者

  機(jī)器學(xué)習(xí)是今年最受歡迎的術(shù)語(yǔ)之一，但它在零售，金融，汽車和許多其他行業(yè)都有其破壞性影響。可承受的存儲(chǔ)，處理能力，GPU優(yōu)化和廣泛可用的開源算法以及用于培訓(xùn)的深度數(shù)據(jù)集的融合，極大地改善了可用技術(shù)。

  2019年，各種數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言將繼續(xù)增長(zhǎng)。但也有明顯的趨勢(shì)表明Python將成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主要語(yǔ)言，而基于Python的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)庫(kù)TensorFlow，將繼續(xù)擴(kuò)散。

（二）數(shù)據(jù)中心的崛起

下一步商業(yè)智能BI的演變將是以數(shù)據(jù)為中心。這是對(duì)高質(zhì)量集中數(shù)據(jù)的絕對(duì)承諾構(gòu)成業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)核心的地方。工具是圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的，而不是構(gòu)建工具對(duì)組織數(shù)據(jù)孤島的當(dāng)前現(xiàn)狀。它不再是收集和囤積數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)心態(tài)） - 而是更多地關(guān)于智能地處理數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)智能融合

  很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，大型組織都聘請(qǐng)了獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)來(lái)開展標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)智能BI（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，儀表板，報(bào)告，SQL）和數(shù)據(jù)科學(xué)（統(tǒng)計(jì)模型，R / Python）。然而，隨著這些不同技術(shù)的應(yīng)用不斷增長(zhǎng)，這些領(lǐng)域正日益趨同。

二、商業(yè)智能BI的工作前景

  商業(yè)智能BI的工作前景怎么樣？阿里的CEO逍遙子在內(nèi)部分享中提到，未來(lái)阿里90%的產(chǎn)品經(jīng)理要從技術(shù)團(tuán)隊(duì)中產(chǎn)生，業(yè)務(wù)人員必須掌握技術(shù)能力的趨勢(shì)已經(jīng)愈來(lái)愈近了。

  可以說(shuō)，茶樹菇型的BI數(shù)據(jù)分析師必然會(huì)漸漸消失，如果未來(lái)真的有可能被人工智能取代的，也會(huì)是那些在工作中一直沒有什么成長(zhǎng)，依舊只會(huì)寫SQL的人。

  本質(zhì)上，算法對(duì)抗的是低效率，而數(shù)據(jù)分析對(duì)抗的是不確定性。在數(shù)據(jù)分析工作中，數(shù)據(jù)思維比專業(yè)技能更加重要。在人工智能快速發(fā)展的今天，基于一定公式，有規(guī)律可循的數(shù)據(jù)分析，很多人開始擔(dān)憂會(huì)不會(huì)漸漸被人工智能所取代？尤其是曾經(jīng)馬爸爸也預(yù)測(cè)過(guò)未來(lái)數(shù)據(jù)分析師會(huì)被淘汰掉。

  這是由于這一架構(gòu)下一般都是業(yè)務(wù)導(dǎo)向的，因此業(yè)務(wù)人員往往較為強(qiáng)勢(shì)。導(dǎo)致BI數(shù)據(jù)分析師成為輔助工種，從而變成單純的取數(shù)人員，俗稱茶樹（查數(shù)）菇的崗位。

  這類數(shù)據(jù)分析師，需要的技能并不復(fù)雜，會(huì)用SQL就行。只要學(xué)會(huì)了SQL，就能夠勝任這一工作。所以實(shí)習(xí)生就可以很好地替代這類人，雇一個(gè)干了五年的數(shù)據(jù)分析跟一個(gè)剛畢業(yè)的數(shù)據(jù)分析寫SQL基本沒啥區(qū)別。

  另外這類茶樹菇對(duì)業(yè)務(wù)的貢獻(xiàn)完全取決于業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)意識(shí)，主動(dòng)權(quán)掌握在別人的手里，既不利于個(gè)人成長(zhǎng)，也沒有主動(dòng)權(quán)，自然就會(huì)產(chǎn)生留不住人的現(xiàn)象。并且今后企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)技能要求也會(huì)越來(lái)越高。現(xiàn)在已經(jīng)有了“數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)”這樣的崗位，將運(yùn)營(yíng)崗+SQL技能結(jié)合。

  從另一個(gè)角度來(lái)看商業(yè)智能的工作前景，如今我們已從IT時(shí)代進(jìn)入了DT時(shí)代，離不開互聯(lián)網(wǎng)，更離不開大數(shù)據(jù)。得益于數(shù)據(jù)價(jià)值的不斷提升，單就數(shù)據(jù)分析行業(yè)本身的發(fā)展前景來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還遠(yuǎn)沒有到它的衰退期。

  從整個(gè)行業(yè)來(lái)看，數(shù)據(jù)分析有著非常強(qiáng)的行業(yè)適應(yīng)性。覆蓋IT互聯(lián)網(wǎng)、咨詢、快消、物流、傳媒等幾乎所有行業(yè)，無(wú)論是世界五百?gòu)?qiáng)、互聯(lián)網(wǎng)大廠、金融巨頭，還是小型創(chuàng)業(yè)公司，都需要數(shù)據(jù)人才。

  企業(yè)公司要想有更好的發(fā)展就要不斷的更新技術(shù)，依托BI數(shù)據(jù)分析進(jìn)行分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)將提供最好的數(shù)據(jù)分析解決方案，而大數(shù)據(jù)人工智能也逐漸成為了各大企業(yè)重點(diǎn)研究方向之一，畢竟人工智能是未來(lái)科技發(fā)展的必然趨勢(shì)。

  在數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的界限逐漸明朗的趨勢(shì)下，數(shù)據(jù)分析師要么對(duì)算法進(jìn)行更深入的研究進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，要么發(fā)揮對(duì)業(yè)務(wù)的深刻理解轉(zhuǎn)而去做業(yè)務(wù)人員，而定位模糊的BI數(shù)據(jù)分析師顯然屬于后者。

  以上就是小編為您介紹的商業(yè)智能BI工作前景，希望對(duì)大家有所幫助。