商业智能BI工作前景

  由于智能技术的应用日益广泛，人们需要了解商业智能的最新动态。全球商业智能服务市场规模预计在2025年达到335亿美元。以下是有关商业智能BI工作前景的概述，其中包括主要趋势以及具有广阔发展前景的商业智能及服务。

一、商业智能BI的主要趋势

（一）机器学习继续成熟，Python是领跑者

  机器学习是今年最受欢迎的术语之一，但它在零售，金融，汽车和许多其他行业都有其破坏性影响。可承受的存储，处理能力，GPU优化和广泛可用的开源算法以及用于培训的深度数据集的融合，极大地改善了可用技术。

  2019年，各种数据科学语言将继续增长。但也有明显的趋势表明Python将成为机器学习的主要语言，而基于Python的技术，如深度学习库TensorFlow，将继续扩散。

（二）数据中心的崛起

下一步商业智能BI的演变将是以数据为中心。这是对高质量集中数据的绝对承诺构成业务运营核心的地方。工具是围绕数据构建的，而不是构建工具对组织数据孤岛的当前现状。它不再是收集和囤积数据（大数据心态） - 而是更多地关于智能地处理数据。

（三）数据科学和商业智能融合

  很长一段时间以来，大型组织都聘请了独立的团队来开展标准商业智能BI（数据仓库，仪表板，报告，SQL）和数据科学（统计模型，R / Python）。然而，随着这些不同技术的应用不断增长，这些领域正日益趋同。

二、商业智能BI的工作前景

  商业智能BI的工作前景怎么样？阿里的CEO逍遥子在内部分享中提到，未来阿里90%的产品经理要从技术团队中产生，业务人员必须掌握技术能力的趋势已经愈来愈近了。

  可以说，茶树菇型的BI数据分析师必然会渐渐消失，如果未来真的有可能被人工智能取代的，也会是那些在工作中一直没有什么成长，依旧只会写SQL的人。

  本质上，算法对抗的是低效率，而数据分析对抗的是不确定性。在数据分析工作中，数据思维比专业技能更加重要。在人工智能快速发展的今天，基于一定公式，有规律可循的数据分析，很多人开始担忧会不会渐渐被人工智能所取代？尤其是曾经马爸爸也预测过未来数据分析师会被淘汰掉。

  这是由于这一架构下一般都是业务导向的，因此业务人员往往较为强势。导致BI数据分析师成为辅助工种，从而变成单纯的取数人员，俗称茶树（查数）菇的岗位。

  这类数据分析师，需要的技能并不复杂，会用SQL就行。只要学会了SQL，就能够胜任这一工作。所以实习生就可以很好地替代这类人，雇一个干了五年的数据分析跟一个刚毕业的数据分析写SQL基本没啥区别。

  另外这类茶树菇对业务的贡献完全取决于业务人员的数据意识，主动权掌握在别人的手里，既不利于个人成长，也没有主动权，自然就会产生留不住人的现象。并且今后企业对业务人员的数据技能要求也会越来越高。现在已经有了“数据运营”这样的岗位，将运营岗+SQL技能结合。

  从另一个角度来看商业智能的工作前景，如今我们已从IT时代进入了DT时代，离不开互联网，更离不开大数据。得益于数据价值的不断提升，单就数据分析行业本身的发展前景来看，这个行业还远没有到它的衰退期。

  从整个行业来看，数据分析有着非常强的行业适应性。覆盖IT互联网、咨询、快消、物流、传媒等几乎所有行业，无论是世界五百强、互联网大厂、金融巨头，还是小型创业公司，都需要数据人才。

  企业公司要想有更好的发展就要不断的更新技术，依托BI数据分析进行分析，大数据技术将提供最好的数据分析解决方案，而大数据人工智能也逐渐成为了各大企业重点研究方向之一，毕竟人工智能是未来科技发展的必然趋势。

  在数据与业务的界限逐渐明朗的趋势下，数据分析师要么对算法进行更深入的研究进行数据挖掘，要么发挥对业务的深刻理解转而去做业务人员，而定位模糊的BI数据分析师显然属于后者。

  以上就是小编为您介绍的商业智能BI工作前景，希望对大家有所帮助。