本期话题，带你了解“ 商业智能工程师(BIE)都需要做什么工作？”
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商业智能工程师(BIE)都需要做什么工作？
一般来说，作为BIE，你需要处理数据、识别数据、分析数据并提供数据驱动的见解。更具体地说，BIE的工作职能会包含以下几个方面：
1）业务回顾
定期与团队领导一起讨论关键指标。作为 BIE，你需要每周设计报告、开发自动化并交付报告。你也可以应用你的统计知识来突出异常趋势，并进行深入研究解释趋势背后的主要驱动因素。虽然入门级BIE的任务可能是报告定义明确的指标，但高级BIE通常需要定义和检测新指标。
2）数据转化
公司的每项决策几乎都有数据支撑。作为 BIE，你是将数据转化为有意义见解以支持决策的专家。例如，产品经理可能会根据你的数据确定产品/功能发布的准备情况。作为一个有效的BIE，你不希望只处理临时数据请求。你想自己是否可以开发一种解决方案，使人们能够自助服务。解决方案可能是规划的ETL、自动化仪表盘、查询模板、脚本包、培训课程等。目标是使你的组织尽可能轻松地获取数据。
3）数据项目
通常情况下，你从事的项目需要将数据从一个数据库（即AWS redshift）移动到另一个数据库。一些基本的数据管道知识将帮助你更快地移动。
4）应用统计和数据建模
这是BIE和数据科学家之间重叠的区域。并非每个BIE角色都对数据科学工作有很大影响。但是，如果你可以应用你的数据科学知识来解决BI职责之外的业务问题，那么你很容易脱颖而出。面对海量数据，你所拥有的分析能力是“越多越好”，对你的职业生涯有一定的帮助。
AI聘-独家数据类岗位追踪
我们来看一下进入2022年10月第一周，AI聘团队对于北美数据类岗位的每日发布情况的追踪数据：
- Data Analyst 数据分析师平均周中日更岗位数量达到20073，比前一周日均增加了116个岗位；增幅0.58%；
- Business Analyst 商业分析师达到4568，比前一周日均减少了98个岗位；降幅2.09%；
- Product Analyst 产品分析师达到3985，比前一周日均增加了142个岗位；增幅3.69%；
- Marketing Analyst营销分析师达到3602，比前一周日均减少了134个岗位；降幅3.59%；
- Data Scientist 数据科学家达到17120，比前一周日均增加了334个岗位；增幅1.99%；
数据类岗位上一周整体数量与前一周基本持平，浮动幅度较小，都在4%以内。岗位资源还是比较稳定，有求职需求的小伙伴，可以继续抓紧时间进行申请。
