شغل کارشناس هوش تجاری، شرح وظایف و بازار کار

 

 

 

 

 

تابه‌حال با آگهی‌ها و فرصت‌های شغلی در حوزه هوش تجاری برخورد داشته‌اید؟ اگر سایت‌های کاریابی یا شبکه‌های اجتماعی مانند لینکدین را دنبال کنید با عناوین شغلی مثل کارشناس bi و توسعه‌دهنده هوش تجاری (bi developer) روبرو خواهید شد.

مقاله زیر درباره تحلیل‌گر هوش تجاری (bi analyst)است. تلاش کرده‌ایم تا شرحی از وظایف، مهارت‌های موردنیاز و فرصت‌های بازار کار را بررسی کنیم. در انتها تفاوت تحلیلگر BI با سایر مشاغل موجود در حوزه هوش تجاری و تحلیل داده را مرور خواهیم کرد. با دیکام همراه باشید

 

در این مقاله برای دوری از پیچیدگی کارشناس و تحلیلگر هوش تجاری به‌صورت مترادف بکار رفته است.

 

هوش تجاری چیست؟

قبل از اینکه به سراغ شغل تحلیلگر برویم بهتر است تعریفی از هوش تجاری داشته باشیم.

 

هوش تجاری فرایندی است که در آن داده‌های یک شرکت (مثلاً داده مالی، فروش و مارکتینگ) گردآوری شده و به‌صورت گزارش و داشبورد مدیریتی با مدیران و پرسنل به اشتراک گذشته می‌شود.

 

نتیجه نهایی بررسی، تحلیل و به‌اشتراک‌گذاری این اطلاعات، تصمیم‌گیری هوشمند و به‌موقع گردانندگان آن کسب‌وکار است.

 

مقاله هوش تجاری چیست را از اینجا مطالعه کنید

 

تحلیلگر هوش تجاری یا کارشناس bi چه می‌کند؟

تحلیلگر BI از مهارت و ابزارهای خود برای گردآوری داده، ساخت مدل‌های داده، تحلیل داده و مصورسازی داده (ساخت داشبورد) استفاده می‌کند. سپس گزارش‌ها و داشبوردهای ساخته شده را در اختیار مدیران شرکت قرار می‌دهد.

 

تحلیلگر هوش تجاری رابط و پلی بین قسمت تجاری یک کسب‌وکار یعنی مدیران با حوزه فنی یعنی متخصصان IT و مهندسان داده (data engineer) است؛ به همین دلیل تحلیلگر BI در کنار مهارت‌های فنی کار با داده، باید درک خوبی از کسب‌و‌کار داشته باشد.

 

تحلیلگر هوش تجاری باید مشکلات و خواسته‌های مدیران و نیاز یک کسب‌وکار را درک کند تا بتواند پاسخ سؤالات آنها را به‌صورت گزارش، داشبورد و تحلیل از داخل داده‌ها استخراج کند.

 

شرح وظایف کارشناس هوش تجاری

وظایف یک کارشناس هوش تجاری ممکن است باتوجه‌به نوع و ابعاد پروژه و نیازهای یک کسب‌وکار متفاوت باشد.

 

حیطه کاری یک کارشناس bi می‌تواند با وظایف تحلیلگر داده ازیک‌طرف و تحلیلگر کسب‌و‌کار (business analyst) از طرف دیگر همپوشانی داشته باشد. اما به‌صورت کلی شامل موارد زیر می‌شود:

 

• تعامل با مدیران برای شناسایی KPIهای کسب‌وکار، بررسی نقاط ضعف و بهینه‌سازی فرایند‌ها

 

• توسعه و نگهداری از راهکار هوش تجاری

 

• آماده‌سازی و گردآوری داده بر اساس نیازهای تجاری و تحلیلی یک شرکت

 

• طراحی و ساخت مدل‌های جدید داده

 

• همکاری با متخصصان IT برای اجرای مدل‌های جدید داده

 

• مصورسازی داده و تهیه داشبوردهای تعاملی و به‌اشتراک‌گذاری آن با مدیران و پرسنل

 

• انجام تحلیل بصری(visual analysis)، تحلیل آماری(statistical analysis) و تحلیل توصیفی (descriptive analysis) برای شناسایی روند‌های اتفاق افتاده در کسب‌و‌کار

 

• تهیه گزارش‌های استاندارد و درخواستی دپارتمان‌ها برای بهبود فرایند‌های تجاری

 

• همکاری و تماس با پرسنل کلیدی در شرکت برای اطمینان از انجام صحیح فرایندهای مرتبط با هوش تجاری

 

مهارت‌های لازم برای تحلیلگر هوش تجاری

یک کارشناس هوش تجاری به طیفی از مهارت‌ها نیاز دارد. ما مهارت‌های لازم برای تحلیلگر هوش تجاری را به دودسته مهارت‌های سخت (hard skills) و مهارت‌های نرم (soft skills) تقسیم کرده‌ایم.

 

مهارت‌های سخت موردنیاز برای تحلیلگر BI

اکسل:

واقعیت این است که عنوان شغلی شما تفاوتی نمی‌کند! اگر با داده سروکار دارید درهرصورت به اکسل نیاز پیدا خواهید کرد. تحلیلگر bi به مهارت استفاده از اکسل در سطوح پیشرفته نیاز دارد.

 

پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) و زبان برنامه‌نویسی SQL:

Bi با داده تجاری سروکار دارد (مثلاً مالی و فروش) این نوع از داده‌ها در پایگاهی داده رابطه‌ای (relational database) ذخیره می‌شوند. توانایی کار با دیتابیس‌هایی مثل SQL Server، MySQL و Oracle، تسلط به زبان SQL برای پرس‌وجو (query) در این دیتابیس‌ها و تسلط به سرویس‌های SSRS, Ssis, SSAS مهارتی لازم برای تحلیلگر BI است.

 

ابزارهای BI برای تحلیل، مدل‌سازی و مصورسازی داده:

مهارت کار با ابزارهای هوش تجاری بخش مهمی از توانایی‌های یک کارشناس bi است. در حال حاضر ابزارهای متعددی در دسترس تحلیلگران وجود دارد؛ اما نرم‌افزارهای زیر بیشتر مورداستفاده قرار می‌گیرند‌:

 

• Microsoft Power BI

 

• Tableau

 

• QlikView

 

• Looker Studio(Google Data Studio)

 

 

نیازی نیست تا به تمام این ابزارها تسلط داشته باشید؛ اما به تسلط کامل روی یکی از این ابزارهای bi نیاز دارید.

 

زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, R)

علاوه بر موارد ذکر شده در بالا، تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R کمک بزرگی برای تحلیلگر BI است. پایتون برای پردازش و پاک‌سازی داده و زبان R برای مدل‌سازی و محاسبات آماری استفاده می‌شود.

 

دید تجاری و دانش کسب‌وکار (business knowledge)

برای تبدیل‌شدن به یک کارشناس هوش تجاری باید درک و دید خوبی از کسب‌وکار به‌صورت کلی و حوزه‌ای که در فعالیت می‌کنید به‌صورت خاص داشته باشید. باید آن صنعت، مشتریان، بازار و رقبای شرکت را بشناسید.

 

دانش کسب‌وکار شامل درک رفتار سازمانی، رفتار مشتری، مهارت‌های مدیریت مالی و درک فرایند فروش و مارکتینگ است.

 

داشتن دید تجاری به کارشناس bi کمک می‌کند تا تعامل بهتری با مدیران و ذی‌نفع‌های کسب‌وکار داشته باشد؛ نیازها و اهداف آن شرکت را درک کند و بر اساس دادهایی که در اختیار دارد توصیه‌های بهتری را در اختیار آنها قرار بدهد.

 

به موارد بالا می‌توان مهارت مدیریت پروژه را هم اضافه کرد.

 

مهارت‌های نرم موردنیاز برای تحلیلگر BI

مهارت‌های نرم، ویژگی‌های شخصی و مهارت‌هایی هستند که در ارتباط با سایر افراد به شما کمک می‌کنند. توانایی برقراری ارتباط با مشتری، همکاری تیمی مؤثر، توانایی مذاکره از جمله مهارت‌های نرم هستند. در ادامه چند مورد از مهارت‌های نرم و کاربردی مهم برای کارشناس BI را ذکر کرده‌ایم.

 

مهارت‌های تحلیلی:

مهارت تحلیلی مجموعه‌ای از مهارت‌ها است که به شما برای یک مسئله پیچیده کمک می‌کند. مهارت تحلیلی مواردی مانند تفکر انتقادی، جستجو و تحقیق، توانایی حل مسئله و… را شامل می‌شود.

 

مهارت برقراری ارتباط و همکاری تیمی مؤثر:

به‌عنوان کارشناس BI با طیف وسیعی از افراد متفاوت در موقعیت‌های شغلی متنوع برخورد خواهید داشت. از طرفی با مدیران و پرسنل یک شرکت یعنی بخش تجاری آن در تماس خواهید بود و از طرفی با سایر متخصصان داده مثل تحلیلگر داده، مهندس داده، و دانشمند داده همکاری خواهید داشت.

 

به همین دلیل توانایی بالا در برقراری ارتباط با دیگران، شنیدن فعال صحبت‌های آنها و پرسیدن سؤالات درست به شما در انجام وظایف یک کارشناس هوش تجاری کمک می‌کند.

به جز دو مورد بالا مهارت‌های زیر به شما کمک خواهد کرد:

 

• مهارت ارائه

 

• یادگیری سریع

 

• برنامه‌ریزی و مدیریت زمان

 

فرصت‌های پیش‌روی کارشناس هوش تجاری چیست؟

 

تقاضای زیاد و ارزش بالای شغلی:

تقاضا برای استخدام کارشناس BI در سال‌های گذشته در بازار داخل و خارج از کشور سیر صعودی داشته است. به علت اهمیت استفاده از داده در کسب‌وکارها هر ساله شرکت‌های بیشتری از راهکارهای هوش تجاری می‌کنند و موقعیت‌های جدید برای شغل کارشناس bi ایجاد می‌شود.

 

فرصت شغلی در صنایع و بخش‌های متنوع:

کارشناس هوش تجاری فرصت همکاری با طیف وسیعی از صنایع و بخش‌های مختلف مانند صنایع تولیدی، مالی و پولی، خرده‌فروشی، آموزش، خدمات، پخش و توزیع و… را دارد.

 

در هر بخشی و صنعتی که داده وجود دارد و نیاز به بهبود عملکرد، افزایش سودآوری، افزایش رضایت مشتری و بهبود مزیت رقابتی وجود داشته باشد هوش تجاری و کارشناسان آن امکان انجام فعالیت را دارند.

 

یادگیری مداوم و ارتقای شغلی:

تحلیلگر bi به یادگیری پیوسته نیاز دارد. شما به‌صورت مداوم با پروژه‌ها، مسائل، تکنیک‌ها، داده و ابزارهای جدید روبرو خواهید شد و فرصت یادگیری و تعامل با سایر متخصصین داده را خواهید داشت. این موضوع فرصت‌ها و موقعیت‌های زیادی را برای کار، کسب تجربه و شبکه‌سازی در اختیار شما قرار می‌دهد.

 

یک تحلیلگر هوش تجاری فرصت ورود و کار در سایر موقعیت‌های شغلی این حوزه (مثلاً تحلیلگر داده) را نیز دارد ضمن اینکه امکان کار فریلنسری و یا مشاوره به مشتریان متعدد را خواهد داشت.

 

بازار کار تحلیلگر هوش تجاری در خارج از کشور

پیش‌بینی می‌شود که ارزش بازار هوش تجاری از 27 میلیارد دلار در سال 2022 به 54 میلیارد دلار در سال 2030 خواهد رسید که به معنای افزایش فرصت‌های شغلی باز برای کارشناسان هوش تجاری است.

 

در حال حاضر متوسط درآمد سالیانه برای تحلیلگر هوش تجاری در امریکا 88 هزار دلار برآورد می‌شود. این مبلغ برای کارشناس ارشد (senior) 115 هزار دلار در سال و برای سمت مدیر (Bi Analyst manager) 142 هزار دلار در سال برآورد می‌شود. (منبع سایت glassdoor)

 

تفاوت کارشناس bi با تحلیلگر داده (data analyst) و دانشمند داده (data scientist)

درحالی‌که تمام این مشاغل به نحوی با داده و تحلیل آن سروکار دارند باید به تفاوت‌های آنها توجه کرد. هوش تجاری به‌طورکلی روی داده‌های تجاری تمرکز دارد و هدف کارشناس هوش تجاری رساندن اطلاعات درست به کاربران تجاری (مدیران و پرسنل) است تا فرایند تصمیم‌گیری در یک سازمان را بهبود پیدا کند.

 

از طرفی دانشمند داده و تحلیلگر داده ممکن است با انواع مختلفی از داده‌ها سروکار داشته باشند که لزوماً به مربوط به یک کسب‌وکار نیست.

 

در بخش تحلیل داده، تمرکز عمده هوش تجاری بر تحلیل توصیفی و تحلیل بصری است. در مقابل تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (predictive analysis) و تجویزکننده (prescriptive analysis) در حیطه کاری تحلیل‌گر و دانشمند داده قرار می‌گیرد.

 

دانشمندان داده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای بررسی داده و آزمایش فرضیه‌های مختلف استفاده می‌کنند

 

تحلیلگر Bi باید به حوزه تجاری که در آن فعالیت می‌کند اشراف داشته باشد این موضوع در مورد تحلیلگر داده و یا دانشمند داده لزوماً صادق نیست.

 

در نهایت در بسیاری از مهارت‌های پایه بین تحلیلگر داده و کارشناس bi (گردآوری پالایش و مصورسازی داده) همپوشانی وجود دارد؛ اما حیطه و نوع فعالیت آنها متفاوت است.

 

توسعه‌دهنده bi چه تفاوتی با تحلیلگر هوش تجاری دارد

در عنوان‌های شغلی هوش تجاری در کنار تحلیلگر BI، توسعه‌دهنده BI نیز دیده می‌شود.

 

تفاوت این دو بیشتر در محل تمرکز و دامنه فعالیت آنها است. تحلیلگر معمولاً بر تجزیه‌وتحلیل و تهیه گزارش با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف تمرکز دارد و واسطی بین کاربر تجاری با داده‌های شرکت است.

 

درحالی‌که توسعه‌دهنده روی بخش فنی کار و طراحی و توسعه ساختارهای داده،انبارهای داده، ابزارها و برنامه‌هایی که تجزیه‌وتحلیل را امکان‌پذیر می‌کنند تمرکز دارد.

 

منبع: تحلیلگر هوش تجاری یا کارشناس Bi کیست؟ شرح وظایف، مهارت‌ها و بازار کار