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什么是BI(商务智能)工程师

目前，商业智能BI（即Business Intelligence简称BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。

BI（BusinessIntelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BI软件工程师就是专门编写商务智能软件的人。

商务智能。商务智能工程师是商业智能行业的工程师，从需求分析师到数据仓库架构师、ETL工程师、数据分析工程师、报表开发工程师、数据挖掘工程师等，都可以称为BI工程师。

BI软件是商业智能（Business Intelligence）软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。

数据仓库工程师,其就业前景如何?

1、数据分析师：负责收集、处理和分析大量数据，以提供给企业决策者参考。数据分析师在市场调研回报率高、金融、销售、物流等领域有较广泛的就业机会。大数据工程师：负责构建和维护大规模数据处理系统，具备开发和设计大数据平台的能力。大数据工程师的需求在互联网、金融、电商等领域较多。

2、所以说数据仓库工程师就业前景还是很客观，只要自己坚持努力，多积累经验，这个工作完全可以成为一份很稳定的工作。就业前景还是很好的。BI 是商业智能，职位包括etl，数据仓库，数据展示工作。数据仓库，是按设定好的一种数据库模型。ETL，负责清洗原始数据的一个过程，清洗完之后将数据加载至数据仓库。

3、数据库工程师的就业范围非常广，一般的大型或者跨国的企业都建立自己的数据库，他们都需要数据库工程师对他们的数据库进行管理。一些国际知名企业、政府、学校等都是数据库工程师很好的去处。数据库工程师面向包括大学生在内的所有求职者，旨在帮助他们明确职业发展方向，提高求职面试技巧及就业能力。

4、数据仓库工程师在金融行业或者大型网站的就业机会会大些。数据库开发工程师的就业路子最宽。以下是一些个案，仅供参考。

5、就业前景：数据科学家：负责利用大数据技术来分析和解释数据，以帮助企业做出更明智的决策。数据科学家的工作通常需要掌握统计学、机器学习、数据库管理等技能。数据工程师：负责设计、构建和维护大数据架构。数据工程师需要具备编程技能，熟悉各种大数据工具和技术。

bi工程师,数据仓库工程师,etl工程师有什么区别

1、因为对接的业务系统可能会越来越多，分析的深度和广度会越来越多，数据的复杂度也会越来越有挑战性，这个时候没有一个很好的数据仓库架构支撑，光靠前端BI分析工具基本上是无法搞定的。所以在企业中，我们需要明确我们的BI建设是面向企业级的还是个人和部门的分析工作。

2、BI工程师（Business Intelligence Engineer）和数据分析师（Data Analyst）是两个在数据领域中具有不同职责和专长的角色。下面是它们之间的一些区别：职责和目标：BI工程师：BI工程师主要负责开发和维护企业级的商业智能系统和数据仪表板。

3、BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统（DBMS）的相关工作。数据库管理员（Database，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统（DBMS）的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

4、大数据对于传统BI，既有继承，也有发展，从”道”的角度讲，BI与大数据区别在于前者更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。

BI到底是什么职业?

1、数据库管理员（简称DBA），是一个负责管理和维护数据库服务器的人。数据库管理员负责全面管理和控制数据库系统。BI工程师需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。

2、BIM专业工程师（相关专业知识背景的工程师）技术能力：再说BIM专业工程师，这一类人员在行业的从业人员占比相对来讲还没有超过BIM技术工程师，他们可能没有很强的技术应用能力。目前很多设计院的BIM专业工程师都是较为年轻的工程师，对新技术还算是有较强的接受能力，真是前途似锦，不可限量啊。

3、业务发展中的关键伙伴：FBP、BI BP与战规的角色与成长路径 当企业规模扩大，除了常规的财务、人事和战略规划职能，业务线层面的伙伴们——HR BP、FBP（财务业务伙伴）和BIBP（商业智能业务伙伴）就显得尤为重要。他们各司其职，HR BP专注于人力资源管理，FBP则协助财务运作，BIBP则深度参与业务数据分析。

4、高。帆软认证BI工程师，旨在提升自助式BI领域的专业人才职业水平，也为雇主培养更多可靠的BI人才，帆软认证资深BI工程师（简称FCBP），通过FCBP，意味着FineBI实际应用水平已经达到了帆软官方售前以及项目实施人员的水平，含金量高。

5、总体来开，BI在中国的发展总共经历了四个发展阶段：Excel报表：在这个阶段催生了一个职业群体就是“表哥表妹”，他们每天都要从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量数据，再将多个表格用vlookup和sumif进行关联计算，最后通过把可视化图表截图放到PPT里进行日报和周报汇报。

大家觉得商业智能与数据挖掘的前景如何?还有数据仓库。

所以可以简单的说是未来很大，人才短缺。目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。

数据挖掘将成为基本的应用程序功能 数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。数据容量和种类持续增长 大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和报告。

比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院。针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

浅议数据仓库的商业智能

1、浅议数据仓库的商业智能 1 数据仓库与商业智能 数据仓库的特点之一是能够整合来自于大量异构系统的数据，包括外部数据。通过整合来自多个接触渠道的客户数据，数据仓库向企业展示客户的属性、所有历史行为记录等信息。

2、商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础，许多基本报表可以由此生成，但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。

3、商业智能（Business，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

4、商业领域中，数据仓库技术正成为企业成功投资的重要驱动力。随着业务数据的爆炸性增长，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，转化为决策支持，需要依赖数据仓库（DW）、商业智能（BI）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）等技术的整合应用。

5、商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能三个层次如下：初级层次——报表。报表是商业智能的基本功能之一，也是企业用于日常经营的基本措施和途径。

6、商业智能（Business Intelligence， BI）系统是指运用数据仓库，联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。