BI разработчик - работает с базой данных и хранилищами данных, занимается бизнес-аналитикой (Business Intelligence) предоставляет отчеты и находит решения для автоматизации бизнес-процессов.
Обладает хорошими знаниями в сфере менеджмента, бизнес-процессов и информационных технологий.
Главная его задача это анализ и автоматизация всех возможных процессов ведения бизнеса.
Плюсы и минусы профессии
В карьере BI специалиста есть несколько ступеней: - Junior BI Developer
- Senior BI Developer
- BI Architect
Сначала это BI разработчик (BI Developer / BI Dev).
Каждый отдел организации оперирует определёнными данными, которые должны храниться в порядке для быстрого доступа. Раньше всё хранилось на бумажных носителях и упаковывалось в бесконечные папки. В 21 веке их заменили базы данных.
В первую очередь выстраивается логичный макет базы, после чего он приобретает физическое воплощение в виде программного кода. Затем все эти показатели обрабатываются и передаются бизнес-аналитику для проведения глубокого анализа.
Важно уметь!Быстро вникать в большое количество платформ, в которых мог вестись учёт. Кто-то хранит информацию в 1C, кто-то использует продукты Microsoft Office, но ИТ-студии предпочитают MySQL и аналоги. Суметь перенести базу тоже надо уметь, причём с минимальными временными и информационными потерями.
Что такое BI-система - это комплекс программ, связанных между собой облачным или сетевым способом. Таким образом, информацию из любого подразделения можно получить в один момент. Это удобно для осуществления оптимизации деятельности фирмы.
Обязательными знаниями являются: язык SQL, СУБД, DWH. Кроме того, необходимо владение инструментами Microsoft SQL и сервисами для составления отчётов аналитикам.
Так как BI-разработчик постоянно работает с данными, а данные хранятся, как правило, в реляционных базах данных, то необходимо знать язык SQL для управления данными, ознакомиться с понятием корпоративного хранилища данных, моделями данных, ETL, OLAP и многим другим. С этими знаниями можно расти от-BI разработчика до BI-архитектора.
Также можно развиваться в сторону предиктивной аналитики (predictive analytics) или в сторону работы с большими данными (Big Data), так как классических методов уже не хватает для принятия правильных решений, и поэтому бизнесу необходимо правильно прогнозировать свои процессы, обрабатывая при это огромные массивы данных.