مسیر شغلی کارشناس هوش تجاری
مسیر شغلی کارشناس هوش تجاری؛ از داده خام تا ساخت گزارش‌هایی که به تصمیم‌گیری کمک می‌کنند
یک سازمان ممکن است هزاران ردیف داده داشته باشد؛ اما اگر کسی نتواند از میان این داده‌ها بفهمد چه اتفاقی افتاده، چرا اتفاق افتاده و مدیر باید بر اساس آن چه تصمیمی بگیرد، این حجم از اطلاعات ارزش چندانی ندارد.
اینجاست که کارشناس هوش تجاری یا Business Intelligence Specialist وارد می‌شود.
کارشناس هوش تجاری وظیفه دارد داده‌های سازمان را از منابع مختلف دریافت و آماده کند، آن‌ها را در ساختارهای مناسب ذخیره و سازمان‌دهی کند، شاخص‌های موردنیاز کسب‌وکار را تعریف کند و در نهایت با استفاده از ابزارهای هوش تجاری، گزارش‌ها و داشبوردهایی بسازد که اطلاعات پیچیده را به شکلی قابل فهم در اختیار مدیران و تصمیم‌گیرندگان قرار دهند.
بنابراین، مسیر تبدیل‌شدن به یک کارشناس هوش تجاری فقط یادگیری Power BI نیست. Power BI بخش مهمی از این مسیر است، اما قبل از رسیدن به داشبورد، باید بدانید داده از کجا می‌آید، چگونه آماده می‌شود، چطور ذخیره می‌شود و چگونه باید آن را برای تحلیل و گزارش‌گیری مدل کرد.
مسیر شغلی کارشناس هوش تجاری از کجا شروع می‌شود؟
برای ورود حرفه‌ای به حوزه Business Intelligence، یک مسیر مرحله‌به‌مرحله پیشنهاد می‌شود:
اکسل برای تحلیل داده
↓
پاور کوئری و زبان M
↓
SQL Server جامع و کاربردی
↓
انبار داده جامع و کاربردی
↓
هوش تجاری با Power BI و DAX
↓
طراحی داشبوردهای مدیریتی و تحلیلی با Power BI
↓
ورود به بازار کار هوش تجاری
۱. اکسل برای تحلیل داده؛ شروع کار با داده
اولین مرحله مسیر، یادگیری Excel با رویکرد تحلیل داده است.
Excel در بسیاری از سازمان‌ها همچنان یکی از ابزارهای اصلی کار با اطلاعات است و آشنایی با آن، پایه مناسبی برای درک ساختار داده و فرآیند تحلیل ایجاد می‌کند.
در این مرحله باید بتوان با داده‌های واقعی کار کرد، اطلاعات را پاک‌سازی و دسته‌بندی کرد، از توابع و فرمول‌های کاربردی استفاده کرد، داده‌ها را با Pivot Table تحلیل کرد، نمودار مناسب ساخت و اطلاعات را برای بررسی و گزارش‌گیری آماده کرد.
مهارت‌هایی مانند توابع کاربردی و ترکیبی، جست‌وجو و تطبیق داده‌ها، Pivot Table، نمودارها، فیلتر و مرتب‌سازی و Conditional Formatting از جمله مباحث مهم این مرحله هستند.
هدف این دوره این نیست که صرفاً Excel را بلد باشید؛ هدف این است که بتوانید با داده به شکل تحلیلی کار کنید.
۲. پاور کوئری و زبان M؛ آماده‌سازی داده برای تحلیل
داده‌ای که از سیستم‌های مختلف دریافت می‌شود، معمولاً آماده استفاده نیست.
ممکن است اطلاعات در چند فایل مختلف قرار داشته باشند، نام ستون‌ها یکسان نباشد، داده‌های تکراری یا ناقص وجود داشته باشد یا ساختار اطلاعات برای گزارش‌گیری مناسب نباشد.
در این مرحله، Power Query به شما کمک می‌کند داده‌ها را از منابع مختلف دریافت، پاک‌سازی، تبدیل و ترکیب کنید.
یادگیری زبان M نیز امکان کنترل بیشتر روی فرآیندهای آماده‌سازی و تبدیل داده را فراهم می‌کند.
در واقع، در این مرحله یاد می‌گیرید چگونه داده خام را به داده‌ای تبدیل کنید که بتوان از آن برای تحلیل و گزارش‌گیری استفاده کرد.
این مهارت بعدها در فرآیندهای هوش تجاری نیز اهمیت زیادی پیدا می‌کند، زیرا کیفیت خروجی‌های BI تا حد زیادی به کیفیت داده‌های ورودی وابسته است.
۳. SQL Server جامع و کاربردی؛ دسترسی به داده‌های سازمان
بخش زیادی از اطلاعات سازمان‌ها در فایل‌های Excel قرار ندارد؛ بلکه در پایگاه‌های داده ذخیره می‌شود.
اینجاست که SQL اهمیت پیدا می‌کند.
کارشناس هوش تجاری باید بتواند داده موردنیاز خود را از پایگاه داده استخراج کند، جداول مختلف را به یکدیگر مرتبط کند، داده‌ها را فیلتر و گروه‌بندی کند و اطلاعات مناسب را برای گزارش‌ها و تحلیل‌های بعدی آماده سازد.
در دوره SQL Server جامع و کاربردی، مباحثی مانند Query نویسی، Filtering، Sorting، Aggregation، GROUP BY، انواع JOIN، Subquery، CASE و سایر قابلیت‌های کاربردی SQL مطرح می‌شوند.
اما هدف اصلی، حفظ‌کردن دستورات SQL نیست.
هدف این است که بتوانید وقتی یک مدیر یا واحد سازمانی یک سؤال مطرح می‌کند، بدانید داده موردنیاز برای پاسخ به آن سؤال کجاست و چگونه باید آن را از پایگاه داده استخراج کرد.
۴. انبار داده جامع و کاربردی؛ ساختاردهی داده برای هوش تجاری
در یک سازمان بزرگ، اطلاعات معمولاً از سیستم‌های مختلفی تولید می‌شوند؛ فروش، مالی، منابع انسانی، مشتریان، انبار و سایر سیستم‌های عملیاتی.
اگر این اطلاعات بدون ساختار مشخص کنار هم قرار بگیرند، تحلیل و گزارش‌گیری می‌تواند پیچیده و حتی گمراه‌کننده شود.
اینجاست که مفهوم Data Warehouse یا انبار داده اهمیت پیدا می‌کند.
در دوره انبار داده جامع و کاربردی، فرد با مفاهیم و ساختارهای موردنیاز برای ذخیره‌سازی و سازمان‌دهی داده با هدف تحلیل و گزارش‌گیری آشنا می‌شود.
مفاهیمی مانند معماری انبار داده، فرآیندهای ETL، طراحی ساختارهای مناسب داده، Fact و Dimension، مدل‌سازی داده و اصول آماده‌سازی داده برای تحلیل، بخش مهمی از این مرحله هستند.
این مرحله یکی از تفاوت‌های مهم بین «گزارش‌سازی ساده» و «هوش تجاری حرفه‌ای» است.
کارشناس BI باید فقط بلد نباشد نمودار بسازد؛ باید بداند داده‌ای که پشت آن نمودار قرار گرفته چگونه باید ساختاردهی شود.
۵. هوش تجاری با Power BI و DAX؛ تبدیل داده به اطلاعات قابل تحلیل
بعد از اینکه فرد با داده، آماده‌سازی داده، SQL و انبار داده آشنا شد، نوبت به یکی از مهم‌ترین ابزارهای هوش تجاری یعنی Power BI می‌رسد.
در دوره هوش تجاری با Power BI و DAX، فرد یاد می‌گیرد داده‌ها را به Power BI وارد کند، منابع داده را مدیریت کند، ارتباط میان جداول را ایجاد کند، مدل داده بسازد و شاخص‌ها و محاسبات موردنیاز را ایجاد کند.
در این مرحله، یادگیری DAX اهمیت ویژه‌ای دارد.
DAX به کارشناس BI امکان می‌دهد محاسبات و شاخص‌های تحلیلی پیچیده‌تری ایجاد کند و گزارش‌ها را از مجموعه‌ای از نمودارهای ساده به یک مدل تحلیلی واقعی تبدیل کند.
مفاهیمی مانند Data Modeling، Relationship، Measure، Calculated Column، توابع DAX، فیلترها و محاسبات تحلیلی از مهارت‌های مهم این مرحله هستند.
اینجا دیگر Power BI صرفاً یک ابزار برای رسم نمودار نیست؛ بلکه به بستری برای تحلیل و ارائه اطلاعات تبدیل می‌شود.
۶. طراحی داشبوردهای مدیریتی و تحلیلی با Power BI؛ تبدیل تحلیل به تصمیم
ممکن است یک گزارش از نظر فنی کاملاً درست باشد، اما اگر مدیر نتواند در چند ثانیه متوجه شود مهم‌ترین اطلاعات آن چیست، گزارش چندان موفق نیست.
به همین دلیل، آخرین مرحله اصلی این مسیر، یادگیری طراحی داشبوردهای مدیریتی و تحلیلی با Power BI است.
در این مرحله، تمرکز از «ساخت گزارش» به سمت «طراحی گزارش مؤثر» می‌رود.
فرد باید یاد بگیرد چه شاخص‌هایی را نمایش دهد، چه نموداری برای هر نوع داده مناسب است، اطلاعات را چگونه در صفحه قرار دهد، از رنگ و فضا چگونه استفاده کند، فیلترها و تعاملات را چگونه طراحی کند و چگونه یک داشبورد را متناسب با نیاز مدیر یا واحد کسب‌وکار بسازد.
یک داشبورد حرفه‌ای قرار نیست فقط زیبا باشد؛ باید بتواند اطلاعات مهم را سریع و واضح منتقل کند و به کاربر کمک کند وضعیت کسب‌وکار را بهتر درک کند.
پس از گذراندن این دوره‌ها، برای چه موقعیت‌های شغلی می‌توان رزومه ارسال کرد؟
پس از تسلط بر این مسیر و انجام پروژه‌های عملی، فرد می‌تواند برای موقعیت‌های شغلی مرتبط با هوش تجاری و گزارش‌گیری سازمانی اقدام کند.
بسته به سطح مهارت، سابقه کاری و نوع نیاز سازمان، عنوان‌های شغلی مرتبط می‌توانند شامل موارد زیر باشند:
• کارشناس هوش تجاری (Business Intelligence Specialist)
• کارشناس BI
• تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)
• کارشناس گزارش‌گیری و تحلیل گزارش‌ها
• کارشناس گزارش‌گیری مدیریتی
• کارشناس Power BI
• توسعه‌دهنده داشبوردهای Power BI
• کارشناس داشبورد و گزارش‌های مدیریتی
البته عنوان شغلی به‌تنهایی تعیین‌کننده نیست. ممکن است دو شرکت برای تقریباً یک نوع فعالیت، عنوان‌های متفاوتی استفاده کنند. چیزی که اهمیت دارد، توانایی فرد در کار با داده، SQL، مدل‌سازی، Power BI، DAX و طراحی گزارش‌ها و داشبوردهای کاربردی است.
برای ورود به بازار کار هوش تجاری چه مهارت‌هایی باید داشته باشیم؟
در پایان این مسیر، یک کارشناس BI باید بتواند:
• داده‌ها را از منابع مختلف دریافت و آماده کند.
• داده‌های نامنظم و خام را برای استفاده تحلیلی پاک‌سازی و تبدیل کند.
• با SQL داده‌های موردنیاز را از پایگاه‌های داده استخراج کند.
• ساختار و منطق انبار داده را درک کند.
• داده‌ها را برای تحلیل و گزارش‌گیری مدل‌سازی کند.
• در Power BI مدل داده ایجاد کند.
• با DAX شاخص‌ها و محاسبات تحلیلی ایجاد کند.
• گزارش‌های تعاملی طراحی کند.
• داشبوردهای مدیریتی و تحلیلی بسازد.
• نیاز اطلاعاتی مدیر یا واحد کسب‌وکار را به شاخص و گزارش قابل اندازه‌گیری تبدیل کند.
• نتایج را به شکلی ساده و قابل فهم ارائه دهد.
آیا فقط گذراندن دوره‌ها برای ورود به بازار کار کافی است؟
خیر.گذراندن دوره‌ها پایه لازم را ایجاد می‌کند، اما بازار کار از شما انتظار دارد بتوانید آنچه یاد گرفته‌اید را روی مسئله واقعی اجرا کنید.
به همین دلیل، در کنار یادگیری مباحث آموزشی باید چند پروژه واقعی یا شبیه‌سازی‌شده انجام دهید؛ برای مثال طراحی یک داشبورد فروش، تحلیل عملکرد شعب، بررسی شاخص‌های مشتریان، گزارش‌گیری منابع انسانی یا طراحی داشبورد مالی.
داشتن چنین پروژه‌هایی در Portfolio باعث می‌شود توانایی شما برای کارفرما قابل مشاهده باشد و رزومه شما فقط مجموعه‌ای از نام دوره‌ها نباشد.
جمع‌بندی؛ مسیر تبدیل‌شدن به کارشناس هوش تجاری
مسیر شغلی کارشناس هوش تجاری از ساخت یک نمودار در Power BI شروع نمی‌شود.
این مسیر از شناخت داده و کار با آن آغاز می‌شود، با Power Query و SQL ادامه پیدا می‌کند، با یادگیری انبار داده به سطح حرفه‌ای‌تری می‌رسد و سپس با Power BI، DAX و طراحی داشبوردهای مدیریتی کامل می‌شود.
مسیر پیشنهادی به‌صورت خلاصه:
اکسل برای تحلیل داده
↓
پاور کوئری و زبان M
↓
SQL Server جامع و کاربردی
↓
انبار داده جامع و کاربردی
↓
هوش تجاری با Power BI و DAX
↓
طراحی داشبوردهای مدیریتی و تحلیلی با Power BI
↓
پروژه و Portfolio
↓
ورود به بازار کار هوش تجاری
در این مسیر، هر دوره پیش‌نیاز منطقی مرحله بعد را ایجاد می‌کند و در پایان، فرد به مجموعه‌ای از مهارت‌های فنی و عملی دست پیدا می‌کند که برای شروع فعالیت حرفه‌ای در حوزه Business Intelligence موردنیاز است.
هوش تجاری یعنی تبدیل داده به اطلاعات و تبدیل اطلاعات به بینشی که بتوان بر اساس آن تصمیم گرفت.
شروع مسیر یادگیری هوش تجاری
اگر قصد دارید مسیر یادگیری هوش تجاری را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله دنبال کنید، می‌توانید دوره‌های مرتبط با Excel، Power Query، SQL Server، انبار داده و Power BI را در صفحه دوره‌های آموزشی جهاد دانشگاهی تهران مشاهده کنید و با توجه به سطح فعلی خود، مسیر مناسب را انتخاب کنید.
برای مشاهده دوره‌های آموزشی مرتبط با هوش تجاری و سایر مهارت‌های موردنیاز بازار کار، به صفحه دوره‌های آموزشی سایت جهاد دانشگاهی تهران مراجعه کنید.