برنامه‌ریزی شغلیهوش تجاری

تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟

ازدیاد دستگاه‌های متصل به اینترنت، حسگرهای مبتنی بر اینترنت، کاربران روزافزون آن و افزایش چشمگیر تعامل در شبکه‌های اجتماعی، همگی فرصت‌های کسب و کارها برای گرفتن داده‌های عظیم را تقویت می‌کنند.

بسیاری از تحلیل‌گران صنعت، داده‌ها را “نفت جدید” می‌دانند که بهره‌وری سازمانی را در عصر اطلاعات امروز، عملکرد و سودآوری را بهینه می‌کند.

با این وجود اگر کسب و کارها نتوانند آن را برای استخراج بینش عملی که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و آگاهانه را امکان‌پذیر می‌کند به دست آورند، داشتن حجم عظیمی از داده بی‌فایده است.

نیاز آشکار به استفاده از داده‌ها برای دستیابی به اهداف سازمانی، محبوبیت هوش تجاری (Business Intelligence یا BI) را افزایش داده است.

هوش تجاری شامل عملیات و مدیریت ابزارها و سیستم‌های پردازش داده‌ها، مانند ابزارهای تجسم داده، ابزارهای مدل‌سازی داده، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم، سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و سیستم‌های انبارداری داده است.

در سال‌های اخیر، هوش تجاری شاهد پیاده‌سازی گسترده در بخش‌های مختلف به دلیل توانایی آن در تسهیل تصمیم‌گیری هوشمند بوده است، که پیشرفت فرآیند را تسریع می‌کند، بهره‌وری را بهبود می‌بخشد و تجربه کاربر نهایی را بهینه می‌کند.

همانطور که در مطالعات شرکت تحقیق و مشاوره جهانی Gartner و اداره آمار کار ایالات متحده نشان داده شده است، به دلیل محبوبیت هوش تجاری، تقاضا برای متخصصان هوش تجاری نیز در حال افزایش است.

در حالی که گارتنر پیش‌بینی کرده است که بازار هوش تجاری تا پایان سال ۲۰۲۰ به ۸/۲۲ میلیارد دلار خواهد رسید، اداره آمار کار ایالات متحده پیش‌بینی می‌کند که تقاضا برای تحلیل‌گران هوش تجاری بین سال‌های ۲۰۱۴ تا ۲۰۲۴، ۲۱ درصد رشد کند.

با مشهورتر شدن نقش تحلیل‌گران هوش تجاری، تقاضا از عرضه پیشی می‌گیرد و سازمان‌های سراسر جهان با کمبود شدید تحلیل‌گران ماهر هوش تجاری روبرو هستند.

متأسفانه این بهترین سناریو برای شرکت‌ها نیست، اما شکاف حاد استعداد، فرصت‌های شغلی را برای افرادی که می‌خواهند وارد این حوزه جذاب کسب و کار شوند، گسترش می‌دهد. این مقاله اطلاعات مورد نیاز برای شروع کار به عنوان یک تحلیل‌گر هوش تجاری را در اختیار شما قرار می‌دهد.

تحلیل‌گر هوش تجاری کیست؟

تحلیل‌گر هوش تجاری فردی است که در زبان‌های برنامه‌نویسی رایانه، ابزار هوش تجاری، فناوری‌ها و سیستم‌ها تبحر دارد.

تحلیل‌گران هوش تجاری اولویت‌ها و الزامات مهم کسب و کار را تعیین کرده، KPI (شاخص‌های کلیدی عملکرد) را تعریف می‌کنند، استراتژی‌های انبار داده را پیاده‌سازی و هوش تجاری را با استخراج کلان داده (Big Data) با استفاده از نرم‌افزار و ابزار پیشرفته شناسایی می‌کنند.

هدف اصلی تحلیل‌گر هوش تجاری، توانمندسازی تصمیم‌گیرندگان با بینش دقیق، در زمان واقعی و عملی است که باعث افزایش کارایی نیروی کار، افزایش بهره‌وری، تقویت موقعیت بازار، بهبود برتری نسبت به رقبا و تقویت تجربه مشتری می‌شود.

تحلیل‌گر هوش تجاری چه کاری انجام می‌دهد؟

با استفاده از مدل‌سازی داده، تجزیه و تحلیل داده و تکنیک‌های تجسم داده، تحلیل‌گر هوش تجاری روند و الگوهای موجود در داده‌ها را کشف می‌کند و مدیران اجرایی و دپارتمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات کسب و کار هوشمندانه بگیرند.

علاوه بر تجزیه و تحلیل داده، طراحی مدل‌سازی داده، پایگاه داده‌های سازمانی و انبارهای داده، سایر فعالیت‌های روزمره تحلیل‌گر هوش تجاری شامل تعامل و همکاری با همه ذینفعان، ارائه سخنرانی در مورد معیارهای اصلی عملکرد و نوشتن گزارش برای اشتراک‌گذاری دانش به دست آمده از داده‌ها است.

شرح شغل تحلیل‌گر هوش تجاری شامل موارد زیر می‌باشد:

  • استخراج و تجزیه و تحلیل داده‌های سازمانی از جمله گزارش‌های مالی، شغلی، هزینه‌ای و درآمد
  • گردآوری داده‌ها درباره مشکلات گزارش شده و پیشنهاد راه‌حل‌هایی که باعث افزایش کارایی فرآیندها و عملکرد سیستم‌ها می‌شوند
  • انجام تجزیه و تحلیل هزینه و سود در پروژه‌هایی که هدف آن‌ها بهینه‌سازی عملکرد سازمان است
  • همکاری با مدیر و همکاران برای پیشرفت
  • ارزیابی کارآیی استراتژی‌های اتخاذ شده
  • تعامل با تیم‌ها برای تعیین منابع، پرسنل، تجهیزات و امکانات مورد نیاز
  • ارائه مشاوره به ذینفعان مربوطه و مدیریت برای ترسیم اهداف استراتژیک
  • انجام ارائه‌های تعاملی و تهیه گزارش برای ارتباط موثر داده‌ها با مخاطبان متنوع

الزامات نقش تحلیل‌گر هوش تجاری

تحلیل‌گران هوش تجاری اغلب ترکیبی از تحصیلات، آموزش و گواهینامه‌ها را دارند که به برتری آن‌ها کمک می‌کند. چندین مهارت نرم و سخت وجود دارد که باید آن‌ها را نیز توسعه دهند.

تحصیلات

تحلیل‌گران هوش تجاری حداقل به یک مدرک لیسانس در آمار، علوم کامپیوتر، مدیریت بازرگانی یا یک رشته مرتبط نیاز دارند. بسیاری از تحلیل‌گران هوش تجاری برای دستیابی به فرصت‌های گسترده‌تر و افزایش پتانسیل درآمد خود، مدرک کارشناسی ارشد مدیریت بازرگانی یا MBA را انتخاب می‌کنند. مدیریت بازرگانی همچنین ممکن است به عنوان جایگزینی برای نیازهای تجربه برخی از شرکت‌ها عمل کند.

آموزش

بسیاری از شرکت‌ها نامزدهای با تجربه در صنعت فناوری اطلاعات یا کسب و کار را ترجیح می‌دهند. تحلیل‌گران هوش تجاری معمولاً از طریق موقعیت‌های سطحی یا کارآموزی در یک سازمان، آموزش‌های مورد نیاز خود را کسب می‌کنند. تجربه به عنوان تحلیل‌گر داده یا کسب و کار می‌تواند فرد را برای شغل تحلیل‌گر هوش تجاری آماده کند. تحلیل‌گران هوش تجاری همچنین ممکن است در مورد نرم‌افزارهای خاص و برنامه‌های رایانه‌ای که شرکت استفاده می‌کند آموزش ببینند.

کنفرانس‌ها و سمینارهای زیادی وجود دارد که تحلیل‌گران هوش تجاری می‌توانند به عنوان بخشی از آموزش‌های خارج از شغل در آن‌ها شرکت کنند. کنفرانس‌های مربوط به هوش تجاری و تجزیه و تحلیل می‌تواند به تحلیل‌گران کمک کند تا در مورد روند صنعت و به روزترین روش‌ها اطلاعات بیشتری کسب کنند.

جمع‌بندی

نیاز مبرم سازمان‌ها به هوش تجاری امروزه بر هیچ کسی پوشیده نیست. از این رو نیاز سازمان‌ها به تحلیلگر هوش تجاری نیز روز به روز در حال افزایش است. پس اگر شما دانش و مهارت لازم که در این مقاله بطور مفصل به آن پرداخته شد را کسب کنید می‌توانید در بازار کار تحلیلگر هوش تجاری شغل مورد علاقه خود را پیدا کنید.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  21. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  22. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  23. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  24. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  25. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  26. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  27. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  28. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  30. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  31. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  32. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  33. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  34. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  35. آموزش Power BI Report Server
  36. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  37. مسیر شغلی در هوش تجاری
  38. مهندسی داده چیست؟
  39. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  40. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  41. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  42. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  43. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  44. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  45. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  46. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  47. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  48. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  49. یادگیری ماشین چیست؟
  50. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  51. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  52. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  53. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  54. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  55. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  56. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  57. انبار داده چیست؟
  58. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  59. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  60. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  61. مدل‌سازی داده چیست؟
  62. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  63. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  64. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  65. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  67. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  68. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  69. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  70. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

جشنواره عید تا عید: ۲۰٪ تخفیف ویژه تمامی دوره‌ها با کد تخفیف ghadir فقط تا ۸ مرداد!برنامه دوره‌ها را ببینید
+ +
بستن