هوش تجاری

مسیر شغلی در هوش تجاری

در مقاله‌های مختلف به تعریف، اهمیت و پیاده‌سازی هوش تجاری (Business Intelligence) در سازمان‌ها پرداختیم. در این مقاله اما قصد داریم به مسیر شغلی یک تحلیلگر داده در هوش تجاری بپردازیم.

عملیات و فرایندهای شغلی با گذشت زمان پیچیده‌تر می‌شوند و در میان این پیچیدگی تنها تحقیق و نوآوری است که موجب موفقیت خواهند شد. شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ، به دنبال پیروزی در رقابت‌های پیچیده هستند و برای رسیدن به نتیجه دلخواه به بینش علمی ‌و هوشمند نیاز دارند. این پیچیدگی و رقابت، موقعیت‌های مشکل سازی را ایجاد می‌کنند که شرکت‌ها و سازمان‌ها، به شدت نیازمند فناوری‌ها و نرم افزارهایی هستند که با یک کلیک ساده، روند و وضعیت بازار را تجزیه، تحلیل و پیش بینی کنند. هوش تجاری کلید موفقیت در این رقابت‌های پیچیده است!

برای قرار گرفتن داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، نیازمند یادگیری تکنیک‌ها و اصول BI هستید. با یادگیری اصولی و حرفه‌ای هوش تجاری ، نوبت به قرار گرفتن داخل مسیر شغلی در هوش تجاری است.

در واقع امروزه یکی از داغ ترین نوآوری‌ها در بازارهای سراسر جهان، هوش تجاری است که با استفاده از پیشرفته‌ترین فناوری‌ها، انقلابی در آینده کسب و کارها ایجاد خواهد کرد.

قطعا ورود به مسیر شغلی در هوش تجاری، چیزی جز موفقیت و آینده‌ای درخشان در پیش نخواهد داشت؛ چرا که با پیشرفته شدن کسب و کارها، حجم داده‌ها و اطلاعات، بسیار وسیع شده است. با زیاد شدن حجم داده‌ها، نیاز به جمع آوری، تجزیه و در نهایت تحلیل عمقی آنها، به روشنی حس می‌شود؛ در اینجا علم هوش تجاری، تمام نیازهای به وجود آمده را پاسخ می‌دهد.

با قرار گرفتن داخل مسیر شغلی در هوش تجاری شما با مسائلی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های قدرتمند تجسم داده، بررسی حقایق پنهان در داده‌ها، تصمیم گیری بهتر و موارد دیگر، مواجه خواهید شد.

در ادامه مقاله به موضوعاتی که نیاز است برای ورود به مسیر شغلی در هوش تجاری بدانیم، خواهیم پرداخت؛ اگر شما برای ورود به مسیر شغلی در هوش تجاری دچار تردید شده‌اید، این مقاله را از دست ندهید!

آینده مسیر شغلی در هوش تجاری چگونه است؟

بگذارید با این سوال شروع کنیم: آیا داده‌ها و اطلاعات شما را به وجد می‌آورند و حیرت‌زده می‌کنند؟ اگر پاسخ بله است پس نگران نباشید؛ چرا که شما داخل مسیر شغلی در هوش تجاری موفق خواهید شد و روز به روز پیشرفت خواهید کرد.

در عصر اطلاعات استفاده از استراتژی، راز پیروزی کسب و کارها است؛ و برای رسیدن به استراتژیک‌های کاربردی، یادگیری هوش تجاری امری غیر قابل انکار است. به همین دلیل با پیشرفت تکنولوژی و هوشمند شدن کسب و کارها، نیاز به افراد متخصص در زمینه هوش تجاری بیشتر خواهد شد و کمبود آنها بیشتر از قبل حس می‌شود.

حال سوالی که پیش میاید این است: وارد شدن به مسیر شغلی در هوش تجاری، آینده خوبی در پیش دارد؟

قبل از پاسخ دادن به سوال، باید گفت که با تلاش کردن و حرفه‌ای شدن در هر زمینه‌ای، آینده ای درخشان در پیش است. امروزه کمبود شدید متخصص و کارشناس هوش تجاری، به شدت احساس می‌شود. در حال حاضر راهکارهای هوش تجاری، مسیری متفاوت پیش روی شرکت‌ها و سازمان‌ها قرار می‌دهد تا با گزارش‌های عمقی، تجزیه و تحلیل، جمع آوری و ادغام داده‌ها، به آسانی به موفقیت برسند و دیدی عمیق از داده‌ها در هر لحظه بدست آورند.

برای آگاه شدن از آینده مسیر شغلی در هوش تجاری کافی است به دو سایت معروف indeed و salary رجوع کنید.

حتما بخوانید:  انبار داده چیست؟

پس از جستجوی عبارت Business Intelligence ، با اطلاعات کاربردی و مهمی ‌درباره درآمد ماهیانه و سالانه مشاغل هوش تجاری، مواجه می‌شوید؛ قطعا درآمد بالای مشاغل مربوط به هوش تجاری، نظر شما را جلب خواهد کرد.

اما اگر از بخواهیم از بحث درآمد فاصله گرفته و به موارد دیگری درباره آینده مسیر شغلی در هوش تجاری داخل ایران بپردازیم، به موضوع جدیدی خواهیم رسید.

هوشمند شدن مشاغل، موضوع جدیدی است که در کشور ما هر روز در حال انجام شدن است و هوشمند شدن کسب و کارها، داده‌های حجیمی ‌به وجود خواهند آورد؛ جمع آوری این داده‌ها و تجزیه و تحلیل آنها نیازمند افراد متخصص در زمینه هوش تجاری است. در حال حاضر آینده مشاغل مربوط به هوش تجاری بسیار عالی و دارای پتانسیل بالایی است و قرار گرفتن داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، بهترین انتخاب است.

مسیرهای شغلی در هوش تجاری

همچنین در ایران با هوشمند شدن مشاغل قطعا نیاز شدیدی به متخصصان در زمینه هوش تجاری حس خواهد شد و آینده روشنی برای مشاغل هوش تجاری، در پیش است. در واقع شما با یادگیری اصول و تکنیک‌های هوش تجاری، فرصت‌های ویژه‌ای هم در سطح بین المللی و هم در داخل کشور، برای شما فراهم خواهد شد.

برای آگاه شدن از شاخه‌های مختلف هوش تجاری، شما می‌توانید با جستجوی عباراتی مانند: شغل‌های هوش تجاری، سایت‌هایی که در زمینه معرفی فرصت‌های شغلی ایجاد شده‌اند را مشاهده کرده و با نیازمندی‌های مورد نیاز در زمینه هوش تجاری داخل کشور، بیشتر آشنا شوید.

در نهایت شاخه‌ای از هوش تجاری که سازمان‌ها و شرکت‌ها نیاز بیشتری به آن دارند را انتخاب کرده و در مسیر حرفه‌ای شدن قدم بردارید.

معرفی مسیر شغلی در هوش تجاری و انواع مشاغل در این راه

اگر شما در حال حاضر مسیر شغلی در هوش تجاری را انتخاب کرده‌اید، ممکن است دچار تردید برای انتخاب شاخه مناسب شده باشید. هنگامی ‌که شما هوش تجاری را برای آینده شغلی خود انتخاب می‌کنید، مرحله جدیدی برای شما ایجاد خواهد شد؛ در این مرحله شما باید به یادگیری و فرا گرفتن بخش‌های مختلف هوش تجاری بپردازید.

راه‌های مختلفی برای یادگیری هوش تجاری وجود دارد، که ما به شما شرکت در دوره‌های آموزشی و آکادمی‌های معتبر را پیشنهاد می‌کنیم. با شرکت در دوره‌های آموزشی با فرصت‌های شغلی و نیازهای مختلف در زمینه هوش تجاری، آشنا خواهید شد.

یک کارشناس هوش تجاری نیاز است تا به مسائل مختلفی مانند: نحوه کار کردن با سیستم‌های BI ، داده کاوی، طراحی و ایجاد رابطه میان دیتابیس‌ها، گزارش‌های دقیق و پایگاه داده‌های متنوع مسلط باشد تا بتواند درخواست‌هایی که از او می‌شود را به بهترین نحو پاسخ دهد.

در ذیل به برخی از وظایف که یک کارشناس، داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، باید به آنها مسلط باشد، پرداخته‌ایم:

  • طراحی داشبوردهای گرافیکی با استفاده از نرم افزارها و ابزارهای تولید شده در این زمینه مانند: پاور بی آی (Power BI)
  • نحوه دسترسی به پایگاه داده‌ها، ایجاد کوئری‌های مختلف و ایجاد تغییرات موثر در داده‌ها
  • تفسیر آسان داده‌ها
  • تصویر سازی از داده‌های جمع آوری شده
  • پاکسازی کامل داده‌های موجود

در ادامه به معرفی برخی از فرصت‌های شغلی در زمینه هوش تجاری، پرداخته‌ایم:

  • تحلیلگر سیستم‌های هوش تجاری

یکی از فرصت‌های ایجاد شده داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، تحلیلگر سیستم‌های هوش تجاری است. این شخص باید قابلیت‌های ویژه‌ای مانند: طراحی و شکل دهی به داده‌ها، ساخت الگو‌های موثر در بهینه سازی و شناخت رفتار داده‌ها را داشته باشد.

  • کنترل و مدیریت سیستم‌های هوش تجاری

فردی که مدیریت سیستم‌های هوش تجاری را به عهده دارد، باید به گسترش، ایجاد کردن، کنترل پلتفرم‌های بررسی و گزارش سازی، ساخت اهداف کوتاه مدت، طولانی مدت و روند کسب و کار مسلط باشد.

همچنین توانایی کنترل و هماهنگی افراد داخل تیم هوش تجاری را داشته باشد.

  • مدیریت و کنترل پروژه‌های هوش تجاری

یکی دیگر از شاخه‌های موجود داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، مدیریت و کنترل پروژه‌های هوش تجاری است.

این شخص باید توانایی هماهنگی و برنامه‌ریزی، مسیر دهی به پروژه‌ها، مدیریت و کنترل تیم پروژه و ارائه نظر‌های موثر برای پیشرفت پروژه را داشته باشد.

  • مدیریت محصولات با استفاده از هوش تجاری

همکاری لحظه‌ای با افراد تیم بازاریابی و ارائه ایده‌های سود ساز برای فروش محصولات از مواردی هستند که باید شخص مشغول به کار در این شاخه به آنها مسلط باشد.

  • کنترل سیستم‌های سازمانی با استفاده از هوش تجاری

ساخت محیطی مناسب برای اجرای اصول و قوانین سازمان، حفظ اطلاعات بدست آمده در سازمان و آشنایی با تکنولوژی IS برای ارتقا دادن نتایج بدست آمده در سازمان از وظایف فرد مشغول به کار در این شاخه است.

  • تحلیلگر سیستم اطلاعات سازمان‌ها

از بهترین فرصت‌های موجود داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، تحلیلگر سیستم اطلاعات سازمان‌ها است. فردی که در این شاخه از هوش تجاری مشغول به کار است باید به: نحوه ارائه داده‌ها و اطلاعات بدست آمده از سازمان، کنترل و مدیریت دانش در سازمان و حمایت از عملیات‌های طی شده در سازمان مسلط باشد.

  • مشاور هوش تجاری

  • توسعه دهنده مدل‌های معنادار در هوش تجاری

  • تحلیلگر داده‌های بدست آمده با استفاده از هوش تجاری

مدرک‌های مورد نیاز داخل مسیر شغلی در هوش تجاری چه مواردی است؟

امروزه فرصت‌های فراوانی در زمینه هوش تجاری مانند: تحلیلگر هوش تجاری، مدیریت سیستم‌های هوش تجاری، توسعه دهنده هوش تجاری و موارد دیگر وجود دارند که اگر کمی ‌تلاش خود را بیشتر کنید، می‌توانید به شغلی با ارزش در این زمینه دست پیدا کنید.

داشتن مدرک، شرطی واجب برای بدست آوردن شغل مناسب در هوش تجاری نیست؛ اما داشتن گواهینامه‌های معتبر و مدارک با ارزش، زمان اثبات شما به کارفرمایان را کاهش خواهد داد و داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، به نتیجه ایده آلی خواهید رسید.

همچنین شما با گرفتن مدرک هوش تجاری، مسیر دستیابی به شغل ایده آل خود را هموارتر خواهید کرد.

در ادامه نگاهی به ۱۲ مدرک با ارزش و معتبر در شاخه هوش تجاری خواهیم کرد:

  1. Certified Business Intelligence Professional

این مدرک برای افرادی که در مراحل ارشد سازمان‌ها و شرکت‌ها قرار دارند، ایجاد شده است.

این مدرک در دو مرحله و سطح ارائه خواهد شد؛ Practitioner  و Master در دو مرحله بر اساس امتیازهای بدست آمده به شرکت کنندگان داده می‌شود.

  1. MCSA: BI Reporting

دستیابی به این مدرک نشان دهنده توانایی شما در تحلیل و بررسی داده‌ها با استفاده از دو نرم افزار محبوب مایکروسافت در زمینه هوش تجاری یعنی: Power BI و Excel است.

همچنین برای دستیابی به این مدرک نیاز به تقویت دانش تجزیه و بررسی، تصویر سازی داده‌ها، ساخت مدل‌های حرفه‌ای بر اساس داده‌ها و ایجاد اتصال میان داده خواهید داشت.

  1. IBM Certified Designer: IBM Cognos Analytics Author V11

شخصی که به این مدرک رسیده باشد باید توانایی ساخت و ایجاد گزارش‌های دقیق، گزارش‌های به روز و داشبوردهای حرفه‌ای با استفاده از نرم افزارهای موجود را داشته باشد.

  1. MCSA: SQL 2016 BI Development

این مدرک نشان دهنده توانایی شما در جمع آوری، بررسی، بارگذاری داده‌ها و قابلیت‌هایی نظیر به کار گرفتن راه حل‌های هوش تجاری در موقعیت‌های مختلف، خواهد بود.

  1. MCSE: Data Management and Analytics

دستیابی به این مدرک اثبات می‌کند که شما به مهارت‌های ویژه‌ای مانند: ایجاد مسیرهایی مناسب در مقیاس‌های بزرگ، بکارگیری داده‌های بدست آمده از هوش تجاری به دو نوع on-premises و cloud و طراحی دیتابیس در SQL مسلط هستید.

  1. Oracle Business Intelligence Foundation Suite 11g Certified Implementation Specialist
  2. SAP Certified Application Associate: Business Intelligence with SAP BW 7.4 & SAP BI 4.1
  3. SAS Certified BI Content Developer for SAS 9

درآمد مسیر شغلی در هوش تجاری چه وضعیتی دارد؟

اصولا مسیر شغلی در هوش تجاری، مشاغل پردرآمدی را پیش روی شما می‌گذارد که در سطح بین‌المللی و داخلی، جزء مشاغل پردرآمد محسوب می‌شوند. همچنین در ایران نیز مشاغل مربوط به هوش تجاری در وضعیت روبه صعودی قرار دارند و میزان علاقه مندی به آنها بالا رفته است.

دستیابی به آمار دقیق از میزان حقوق مشاغل مختلف هوش تجاری در ایران، کار راحتی نیست اما آنچه مسلم است حقوق رده شغلی در ایران نیز از سایر کارشناسان عادی در سازمان‌ها بالاتر است.

نتیجه گیری

در پایان به این نکته توجه داشته باشید که یکی از راه‌های شروع کار داخل مسیر شغلی در هوش تجاری، پذیرفتن کارآموزی و کار در یک شرکت است. با قبول کارآموزی، شما می‌توانید در بخش‌های متنوعی مثل تجزیه و تحلیل، به یادگیری مشغول شده و علم خود را گسترش دهید. همچنین با قبول پروژه‌های کاری از طرف افراد متخصص و انجام دادن آنها بصورت رایگان، تجربه کاری خود را قدرتمند خواهید کرد.

با وارد شدن به مسیر شغلی در هوش تجاری، شما باید هر لحظه در حال یادگیری و کسب تجربه باشید و با به روز نگه داشتن علم خود، به هموار شدن مسیر دستیابی به شغل ایده آل خودتان در هوش تجاری، کمک 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. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

دوره جامع و بلندمدت «متخصص حرفه‌ای معماری سازمانی» با رویکرد کاربردی و اجراییاطلاعات بیشتر و ثبت‌نام
بستن