A fejlett technológia korszakában a vállalkozások növekedése az üzleti minták pontos előrejelzésében és előrejelzésében rejlik. Az üzleti intelligencia óriási részét képezi, ha képes tanulmányozni az adatokat és a növekvő trendeket, hogy megtudja, mi érhető el egy vállalatnál.
Az üzleti intelligencia (BI) elemzője a vállalatokkal együttműködve vizsgálja a versenytársakat, és adatelemzésen keresztül megérti a piaci szezonokat. Tehát előnyt jelent, ha ismeri az üzleti szokásokat, és erős tanácsadói képességekkel rendelkezik. Ha tovább akar lépni, íme tíz olyan képesség, amellyel megtanulhat üzleti intelligencia elemzővé válni.
1. Adatbányászat
Az üzleti intelligencia elemzők alapvető felelőssége az adatok vizualizálása, amely csak akkor lehetséges, ha megérti, hogyan lehet adatokat kinyerni és bányászni. Az adatbányászati készség segít megérteni, hogy hol lehet kinyerni az Ön által alkalmazott vállalat szempontjából releváns adatokat.
Általában az adatok mindig nagy adathalmazokban állnak rendelkezésre, de adatbányászati ismeretekkel hasznos információkat nyerhet ki, tisztíthat és elérhetővé tehet. Az adatbányászat három alapvető módszere az osztályozás, a klaszterezés és az asszociáció.
Az adatosztályozás során a nagy adatkészleteket kategóriákra osztja, amelyek közé tartoznak a nyilvános adatok, a bizalmas adatok, a helyi adatok és a csak belső adatok. Az adatbányászat második része az adatfürtözés. Tegyük fel, hogy nyilvános adatokat nyert ki. Tovább kell osztani őket hasonlóságuk szerint.
Végül az adattársítás során észlelheti a kapcsolatot a kinyert adatok és mi teszi őket annyira hasonlóvá. Ennek ellenére rájössz, hogy az adatbányászati ismeretek miért fontosak az üzleti intelligencia szempontjából, mivel ez képezi az üzleti elemzés alapját.
2. Adatok előkészítése
Miután megértette, hogyan kell bányászni az adatokat, a következő lépés az adatok előkészítésének megtanulása. Annak ellenére, hogy az adatbányászathoz hasonló adatok összeállítása szükséges, a kivont adatokat továbbra is rendszerezni és strukturálni kell. Ezeket a nyers adatokat elemzésre alkalmas adatokká szeretné alakítani, mert csak szervezett és strukturált adatokat használhat az üzleti intelligencia területén.
Ezenkívül jártasnak kell lennie a adatstruktúrák, amelyeket minden programozónak ismernie kell mert az üzleti intelligencia bizonyos programozási ismereteket igényel. Az adat-előkészítési ismeretek részeként meg kell tanulnia az adatok szűrését, tisztítását és átalakítását.
Ezek a folyamatok segítenek a hibák azonosításában, valamint az adatok lekérésében és tárolásában, így előnyt biztosítanak az adatok megerősítésében, hogy megalapozott üzleti döntéseket hozhasson. Ezenkívül megkíméli cégét a megbízhatatlan elemzési eredményektől.
3. Üzleti ismeretek
Az üzleti ismeretek és a vállalat üzleti modelljének megértése irányt ad a vállalati erőforrások megfelelő irányba terelésére. Az üzleti intelligencia elemzése túlmutat az információgyűjtésen. Meg kell értenie, hogyan használhatja a megtisztított adatokat a vállalatnak szükséges eredmények eléréséhez. Ezeknek hasznos információknak kell lenniük a helyes döntések meghozatalához.
Hatalmas üzleti ismeretekkel támogathatja a vállalat jövőképét azáltal, hogy tanácsot ad a piaci trendek kihasználásáról a bevétel növelése érdekében. Ezek a készségek abban is segítenek, hogy az adatokat a vállalat jövőképéhez és küldetéséhez igazodó módon értelmezze. Tehát nem adatdarabokat állít össze. Vizualizálja őket, és az üzleti növekedéssel összhangban lévő módon rendezi el őket.
4. Analitikus és kritikai gondolkodás
Az üzleti intelligencia elemző felelősségi körébe be kell építeni a kritikus gondolkodást. Ezenkívül az adatok gyűjtése, elemzése és olyan következtetések levonása, amelyek hasznosak lennének a vállalat számára, az üzleti intelligencia elemzői sikerének piedesztáljára helyezi Önt.
Az analitikus és kritikus gondolkodási képesség segít az adatok megfelelő ellenőrzésében, és az összegyűjtött adatokból valami hasznosat felépíteni. A kritikai gondolkodás abban is segít, hogy az összegyűjtött adatok alapján felismerje a vállalat rendszerének gyenge pontjait.
Például, ha egy élelmiszer-szolgáltatónál dolgozik, mint a McDonald's, és adatokat gyűjt a személyes értékesítésről és az online rendelésekről. A kritikus gondolkodás segít eldönteni, hogy növelje személyre szabott online értékesítési stratégiáját, vagy javítsa az ügyfelek étkezési élményét. Az aktuális szezonokra vonatkozóan is szeretne döntéseket hozni az összegyűjtött adatok alapján, miközben fenntartja a vállalat céljait.
5. Programozási nyelvek
A programozás az üzleti intelligencia elemzés középpontjában áll. Alapvető SQL-programozási ismeretekre lesz szüksége ahhoz, hogy előre összesítse, szűrje, és csak az elemzéshez szükséges adatokat válassza ki. Az SQL-lekérdezések ismeretében néhány ezres nézeteket (adatsorokat és -oszlopokat) hozhat létre, csökkentve a BI-eszköz által kezelt adatok mennyiségét. Ez a folyamat egyszerűbbé és gyorsabbá teszi az elemzést.
Ezért a tanulás alapvető SQL parancsok és lekérdezések fontos készség az üzleti intelligencia elemzői számára. Az SQL programozási nyelv az adatkinyeréshez, az adatminőséghez, az adatok ellenőrzéséhez és az analitikai jelentések készítéséhez is hasznos. Az SQL programozási nyelv mellett alapszintű Python és R programozási ismeretekre is szükség van az adatok megjelenítéséhez.
6. Statisztikai analízis
A statisztikai elemzések segítségével felismerheti a piaci trendeket és előre jelezheti az üzleti mintákat. Ez magában foglalja a nyers adatok rendszerezését és elemzését a megbízható információk összeállítása érdekében. A statisztikai elemzés során eltávolít minden torzítást az adatkészletből, így strukturált adatok maradnak.
Az üzleti intelligencia elemzőnek statisztikai elemző készségekkel kell rendelkeznie ahhoz, hogy leírja a lehetséges mintákat előre jelezheti a piaci igények, szolgáltatások vagy árak jövőbeni változásait, attól függően, hogy melyik vállalatnál dolgozik számára. Szüksége lesz erre a készségre, hogy hasznos információkat gyűjtsön össze a zavaros adatokból, csökkentve ezzel a döntéshozatal során felmerülő bizonytalanságot.
7. Jelentések és irányítópult létrehozása
A jelentések és irányítópultok létrehozásának megtanulása segít a vállalati adatok rendszerezésében és kezelésében. Segít olyan mintákban tárolni az adatokat, amelyek megkönnyítik a vállalat növekedésének és teljesítményének kiszámítását. Az elkészített jelentéssel a jövőbeli vállalati trendeket is előrevetítheti, hogy bemutathassa a vállalatba fektetni hajlandó érdekelt feleknek.
Továbbá az ideális jelentéskészítő eszköz kiválasztása, célszerű megtanulnia, hogyan navigáljon a jelentéskészítő szoftverekben, és hogyan jelenítse meg a cége szempontjából releváns adatokat. Ezenkívül egyszerű és könnyen érthető jelentéseket szeretne készíteni. Az irányítópultok létrehozásával kapcsolatos készségek fejlesztésével az adatok egy többfunkciós platformon történő megjelenítése egyszerűvé válik.
Üzleti intelligencia elemzőként kulcsfontosságú az adatok legegyszerűbb módon történő továbbítása. Ezért fontos az adatokat egyszerűsítő jelentések és irányítópultok létrehozásában való jártasság.
8. Adatvizualizáció
Az adatvizualizációs készségek magukban foglalják az adatok céljának megértését, az adatvizualizációs eszközökben való navigálást, valamint egy lenyűgöző történet elmesélését grafikonok, webtérképek, diagramok és táblázatok segítségével. Ezen túlmenően, elengedhetetlen megtanulni, hogyan lehet adatokat bemutatni egy laikus számára diagramok és grafikonok segítségével. A statisztikai adatok és a művészet kombinálása és az erős vizuális tervezési készségek előnyt jelentenek.
Miután összegyűjtheti a megtisztított adatokat és futtathatja azokat különböző adatbázisokban, frissítse adatvizualizációs készségeit, hogy jobb üzleti intelligencia elemzővé váljon. Ezenkívül fontos megtanulni, mikor és milyen típusú diagramot kell használni. El szeretné kerülni a rossz diagramtípusok használatát, ami összezavarhatja az embereket.
9. Szervezés és időgazdálkodás
Vállalata növekedése szempontjából fontos, hogy hatékonyan tudja kezelni idejét és gyorsan tudja értelmezni az adatokat. Ha egy egészségügyi cégnél dolgozik, amely orvosi szolgáltatásait szeretné bővíteni, és adatokat szeretne kapni a számról a múltban kezelt személyekről, akkor ezeket az elemzéseket szervezetten kell rendeznie.
A számadatok apró hibája hatalmas csorbát okozhat cége imázsán. Az aprólékosság mellett fontos az időben történő információtovábbítás, különösen akkor, ha olyan részvényesek számára szolgáltatnak adatokat, akik befektetés előtt meg akarnak vizsgálni néhány jelentést. A szükséges adatok időben történő megadásával segíti cégét a releváns döntések időben történő meghozatalában.
10. Iparági tudás
Végezetül szükséges, hogy iparági ismeretekkel rendelkezzen a vállalatáról. Ha az egészség és fitnesz vagy a digitális marketing résén dolgozik, ismernie kell a legújabb trendeket és pályákat. Olvassa el a számokat, és figyelje meg, mit változtatnak a többi versenytárs. Ha újragondolják stratégiájukat, elkészíthették volna az elemzésüket.
Elemezze vállalata adatait, és találjon módokat ezeknek az információknak a hasznosítására, hogy növelje vállalata erőforrásait. Ez azonban csak akkor lehetséges, ha tisztában vagy az iparágban való eligazodásoddal és azzal, hogy mi mozgatja azt. Amellett, hogy a vállalata javára válik, az iparágban jártasság növeli az üzleti intelligencia elemzői értékét is.
Legyen a legjobb minősítésű üzleti intelligencia elemző
Amellett, hogy üzleti intelligencia elemzőként magas szintű készségeket szerez, szüksége lesz a megfelelő BI-eszközre is, amely segít fellendíteni karrierjét és a legjobb minősítést. Az egyik legjobb a Power BI. A Power BI használatával pillanatok alatt pontos eredményeket kaphat.
Tehát, ha a legjobb minősítésű üzleti intelligencia elemzővé szeretne válni, kezdje el néhány online tanfolyam elvégzésével, amelyek segítenek elsajátítani a Power BI-t.