この先端技術の時代において、ビジネスの成長は正確な予測とビジネスモデルの予測にかかっています。データと新たなトレンドを調査してビジネスで何が達成可能かを判断する能力は、ビジネス インテリジェンスの重要な部分を占めます。
ビジネス インテリジェンス アナリストは企業と協力して競合他社を調査し、データ分析を通じて市場の季節を理解します。したがって、ビジネスモデルを理解し、強力なコンサルティングスキルを持っていると有利です。
ビジネス インテリジェンス アナリストの正確な仕事内容にはばらつきがありますが結局のところ、これらがすべてです。
- データの視覚化に役立つ主要なビジネス データ モデルを分析します。
- データを解釈して主要なパターンと潜在的な成長ポイントを見つけます。
- ビジネスの方向性と主要な投資機会を推奨するビュー、調査結果、分析レポートを共有します。
自分自身を向上させたい場合は、ビジネス インテリジェンス アナリストとして学ぶことができる 6 つのスキルを次に示します。
- データマイニング
- データ構造化
- 思考力
- プログラミング
- データ分析
- データの視覚化
それらのいくつかをさらに理解しましょう。
データマイニング
データ マイニング スキルは、ビジネスに関連する情報をどこで入手できるかを理解するのに役立ちます。通常、データは常に大量に入手できます。データ マイニング スキルを使用すると、有用な情報を抽出、クリーニング、提供できます。データ マイニングの 3 つの主な方法は、分類、クラスタリング、関連付けです。
データ分類では、大規模なデータ セットを公開データ、機密データ、ローカル データ、内部データなどのカテゴリに分類します。データ マイニングのもう 1 つの部分は、データ クラスターの作成です。データを結合すると、抽出されたデータ間の関係と、それらがなぜ非常に類似しているのかがわかります。
ただし、データ マイニング スキルがビジネス インテリジェンスの基礎であるため、データ マイニング スキルがビジネス インテリジェンスにとって重要である理由は理解できます。
データ構造化
データ マイニングには類似したデータを組み合わせることが含まれますが、抽出されたデータを整理して構造化する必要があります。ビジネス分析では組織化され構造化されたデータのみを使用できるため、データ構造化によって生データが分析可能なデータに変換されます。ビジネス データの管理にはプログラミング スキルが必要です。
データ準備スキルの一環として、データのフィルタリング、クリーンアップ、および変換の方法を学ぶ必要があります。これらのプロセスは、エラーを特定し、データを取得して保存するのに役立ちます。これにより、データを検証できるため、情報に基づいてビジネス上の意思決定を行うことができます。また、信頼性の低い分析結果から会社を守ります。
思考力
ビジネス インテリジェンス アナリストの責任である批判的思考スキルを持っている必要があります。データを収集し、分析し、会社にとって有益な結論を導き出すことにより、ビジネス インテリジェンス アナリストとしての成功の台座に立つこともできます。
分析スキルと批判スキルは、データを適切に観察し、収集したデータから有用なものを構築するのに役立ちます。クリティカルシンキングは、収集した情報に基づいて会社のシステムの弱点を特定するのにも役立ちます。
