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ビジネス アナリストの日常業務には、ビジネス上の問題の特定、データの収集と分析、データ駆動型のソリューションの提案が含まれる場合があります。ビジネス アナリストの役割においてコラボレーションは非常に重要です。彼らは組織内の他のチームと協力して、分析のための関連データと洞察を収集することがよくあります。
データ アナリストとビジネス アナリストは、組織内でのデータ主導の意思決定の推進を支援します。データ アナリストはデータそのものをより密接に扱いますが、ビジネス アナリストはビジネス ニーズへの対応とソリューションの推奨により深く関与します。
ビジネス インテリジェンスの目標は、すべての重要なビジネス データの完全なエンドツーエンド ビューを、見つけやすく理解しやすい 1 つの場所にまとめて提供することです。 BI と情報テクノロジーは密接に絡み合っています。どちらの取り組みも情報管理とデータを扱います。
データ マイニング、データ モデリング、自然言語処理、機械学習を適用して、大規模な構造化データセットと非構造化データセットから情報を抽出して分析します。データの結果を視覚化、解釈、レポートします。動的なデータ レポートを作成する場合があります。
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過去のデータに基づいて将来の傾向を予測したい場合は、データ分析レポートが最適です。対照的に、ビジネス インテリジェンスは、大量の現在のデータを取得してレポートを生成する場合に最適です。人工智慧軟體工程師
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SQL とデータベース管理に関する深い知識は、依然としてビジネス インテリジェンス アナリストの中核となるスキルです。複雑なクエリを作成し、さまざまなデータベース システム全体でデータを管理し、データ ウェアハウジングの概念を理解する能力は非常に重要です。
ビジネス アナリストの主な仕事は、ビジネス データを分析し、利益を継続的に達成するために今後のビジネスに推奨事項を提供することです。