做一名合格的BI分析师

今天，想聊聊BI是什么，BI分析师需要掌握的技能有哪些。

BI（Business Intelligence）即商务智能，简单来说，BI包括数据清洗-数据建模-数据可视化-做presentation这一系列过程。按照公司的需求不同，BI分析师可能从事其中一个模块，也可能需要了解所有模块。

企业为什么需要BI分析师? 试想一个企业内部包含跨部门的庞大数据量，怎样火眼金睛抽取有效数据，并将数据转化为清晰图表，呈现给管理者做决策呢？这时候就需要BI分析师。

BI分析师玩转数据库，构建数据仓库，利用BI可视化工具得到全局的数据视图，对往期业绩进行分析，了解企业现在的问题并预测将来的发展，将最终结果呈现给企业的管理者，以辅助决策。

那么BI分析师需要掌握的技能有哪些？

1 SQL

SQL至关重要，你的SQL query 能力直接决定了你能不能得到一份工作，是的，得到一份工作。因为提升有不同方向，可以是ETL开发，数据仓库开发，可以是reporting等等，但是首先你得通过这行的门槛，那就是SQL。

2 Data Warehouse

DW（数据仓库）使我们的query能力又得到提升，并且保证了数据的安全性。数据仓库里的数据可以按需求排布成不同模型。

3 可视化工具(如Power BI）

其实，可视化工具不仅限于Power BI，还有很多工具也很受欢迎，如Tableau, Qlik Sense等等这些。以Power BI为例，不仅仅能简单拖拉形成图表，还包括连接多样性的数据源，数据转换清洗功能，建模，发布并分享等功能。

4 Excel

Excel 在有些单位，特别是财务类公司还是用的很多，这里的Excel技能指的是fuctions, pivot table, pivot chart等。

5 MSBI

这里指的是微软全家桶SSIS, SSAS, SSRS，如果求职的是澳新这些国家，微软的技术还是占主流，MSBI非常重要。就算求职的不是这些地方，理解MSBI 的理念对我们做好BI分析还是非常有帮助的。很多时候只是工具换了，理念是相仿的。

6 公司的业务

在求职的时候，多提及对公司业务,产品,指标的了解，会大大增加招聘者的兴趣。此外，同行业间的跳槽也更加容易，所以如果有选择余地，一开始选对行业，你能获得比别人更快的提升。

7 Python

掌握一门编程语言可以让分析更加高效，Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，提供了丰富的第三方数据分析工具包，如Pandas、Numpy、Matplotlib等。

8 Big Data

传统BI技术因为解决不了海量数据（包括结构化与非结构化）的处理问题，大数据技术如Hadoop应运而生。BI的很多功能可以被对应的大数据组件所替代。但是技术是否落实也取决于企业没有大数据业务需求。

技术在不断发展和进步，想要做一名合格的BI分析师，只有保持热情，持续学习。加油！