什么是 BI（商务智能）以及就业前景

1、BI 是 Business Intelligence 的英文缩写，即商务智能，它是一个技术过程，也可以是一种数据分析决策系统，主要流程就是从公司内部各种业务系统后台的数据库或数据文件中抽取数据，通过数据分析技术对抽取出的数据进行分析，提取出有价值的信息，帮助企业决策者做出明智的经营决策。

2、BI 的业务过程一般是，从业务数据库（可能有多个）中抽取需要的数据，把这些数据集中装载到数据仓库（Data Warehouse），然后基于数据仓库做数据分析，最后把分析结果展示出来。这一过程如下图：

二、BI 工程师具体做什么

1、BI 工程师工作的成果是实现一个系统（一般称之为 BI 系统），把数据处理手段，和数据分析的思想与方法固化到软件系统中。最后把软件系统交付给客户。客户只要把数据导入到 BI 系统中的数据库中，就可以通过系统查询各种数据的分析展示结果。BI 系统一般使用图和表的展示样式。

2、数据展示只是 BI 系统中和用户交互的界面，这是看得见的工作。BI 工程师除了要开发数据展示的界面外，还有很多看不见的工作，还要编写各种脚本程序用于收集、整理、清洗数据。并建立数据仓库，在数据仓库中，按不同的主题和维度组织数据。例如，下面是几个 BI 系统通过数据源处理到最终展示的可视化界面

三、BI工程师成长路径

我们现在做的主要是大数据部门数据仓库组的岗位，在大数据技术岗位里面属于相对简单的岗位，后期发展如果专注于技术可以往大数据开发、数据挖掘、算法方向发展，如果青睐管理可以往需求分析师、产品经理、项目经理发展。如下图，可以左右横向技术发展，也可以纵向往管理发展。

4、大数据发展趋势行业前景以及就业薪资

1、人才市场需求大：据美国劳工局预测，2022年美国市场将需要约85万大数据方面的专业技术人员；而国内数据统计《大数据人才报告》显示，预测未来3到5年人才缺口将达到260万之多。目前行业人才紧缺，缺口还是比较大，而行业前景是非常好，随着现在互联网的发展，企业的成长依赖于在竞争环境中不断做出最优的决策，数据分析是连接数据资产与价值决策的重要环节。通过数据分析来辅助决策，所有的企业都将是数据驱动型的组织。

1. BI工程师主要是进行大型企业数据库设计，研发，维护工作。对于互联网的盛行，越来越发现数据的重要性。尤其是在银行，保险等行业内，客户信息主要是以网络方式存储。数据库维护、数据展现、数据挖掘等相印也就成为企业的核心岗位，因为企业的决策依据都在其中。大数据与人工智能相互依托，在政策层面已经上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

    

2. 职位薪酬水平普遍较高：据统计，在美国大数据分析师平均每年薪酬在17.5万美元左右；而国内一线互联网公司，大数据分析师的薪酬水平普遍比同一级别的其他职位高20-30%，这也成为国内转岗人员往大数据转型的很重要的理由之一。

    

   （重点）2019年-2025年，将成为未来20年间大数据及人工智能最佳的产业资本并购整合窗口期，就像2003年-2006年互联网产业整合的窗口期一样。