bi工程师和数据分析师的区别是什么

       互联网本身具有数字化和互动的特点，为数据收集、整理和研究带来了革命性的突破。过去，在原子世界中，数据分析师需要花费更高的成本（资金、资源和时间）来获得支持研究。数据分析、数据丰富性、全面性、连续性和及时性远低于互联网时代。下面就让小编为大家介绍bi工程师和数据分析师的区别是什么。

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bi工程师和数据分析师的区别是什么

      bi工程师和数据分析师的区别

1、概念区别

       数据分析师，是数据师的一种，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

       大数据工程师其实有很多别名，数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

2、发展方向

       数据分析师发展方向有：市场调研方向、数据分析/挖掘方向、数据工程师方向等。大数据培训出来的大数据工程师发展方向有：首席数据官（CDO）、营销分析师/客户关系管理分析师、数据工程师、BI开发工程师、数据可视化等。

3、具备技能

         数据分析师和大数据工程师需要具备的技能很相似，比如：

（1）数据和数据仓库数据是数据分析的基础，数据库是数据的承载，数据仓库是有主题的数据库。

（2）报表报表这种原始的BI方式有时候是简单有效，但要做一张优秀的报表似乎又要考虑很多问题。

（3）数据挖掘数据挖掘作为报表这种非智能性BI的一种补充，理论上应该属于机器学习的一种，存在着那么一点儿让计算机自学的能力。

（4）算法随着面向对象（OrientObject）编程方法兴起，“程序=数据结构+算法。如果你想成为顶级的数据分析师，算法与数据结构的知识必不可少。搜索，排序，树，图之所以经典，是因为它们简单有效而且通用。

       这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。在世界500强企业中，90%以上都设立了数据分析部门。IBM、微软、谷歌等知名公司积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据分析和处理能力正在成为越来越依赖的技术手段。以上就是小编为大家分享的bi工程师和数据分析师的区别是什么。