bi开发和web前端 BI工程师是做什麽的？

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bi是什么软件

BI是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词，不过，它并不是一个凭空冒出的东西。事实上，已经兴起的企业信息系统（EIS）、决策支持系统（Decision Support System）、ERP、CRM等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的，是基于信息技术构建的智能化管理工具，它实时地对ERP、CRM、SCM等管理工具生成的企业数据进行各种分析，并给出报告，帮助管理者认识企业和市场的现状，做出正确的决策。 BI系统在技术与功能上都已不同于以往的管理信息系统（MIS），它具有以下特点： 一是在不断提供完善的技术同时，还提供整体应用的解决方案，即系统整体设计思想，这一设计思想已将未来的决策分析需求纳入系统； 二是利用分类技术将信息消费者使用的决策支持对象分门别类，帮助业务人员解决每天业务运转可能出现的各种主要问题，从而简化对业务信息的访问。从技术上说，就是按维度与层次对主题建立数据分析模型； 三是支持对所有形式的业务信息进行访问，而不仅仅是支持对存储在数据库、数据仓库中数据的访问。因为企业仍然有相当数量的信息保存在办公或工作组里，或保存在企业Intranet和Internet上的Web服务器中； 四是为企业提供强大的报表功能，比如在同一时间显示多个不同业务指标的记分卡式多指标报表、用户按维度分类分析并作比较的关键特征指标（KPI）报表、固定需求的状况报表以及即时报表。而且，对所有报表具有良好的管理和分发机制。 总而言之，BI系统为企业提供的不仅仅是系统的产品、工具和功能，更重要的是向企业交付的是一整套解决问题的方案，即真正意义上的管理思想。
二、BI为何会热
最近以来，商业智能软件市场方兴未艾，为低迷的IT产业带来一束曙光。根据弗瑞斯特研究中心（Forrester Research）的调查发现，去年底有44％的企业表示，计划在今年购买BI软件。另外，据IDC提供的数据，在五年之内，商业智能市场规模将从现在的55亿美元扩大到157亿美元。正是看到了BI市场的巨大“钱途”，一些IT服务提供商纷纷推出自己的BI软件，如Oracle、微软、IBM公司、国内的金碟公司等均大力开发和推广BI软件。与此同时，一些商业企业、制造企业也在积极应用BI软件，为其决策提供有价值的服务。 企业热衷于BI，首先源于BI自身的优势： 一是迎合了企业的需求。根据最新一期美国《财富》杂志的分析，BI能够运算大量信息，然后为企业找出市场趋势、经营上的问题，以及发现市场新机会。而这正是企业一直以来都在寻找的软件。世界零售业巨大沃尔玛，通过对顾客购买资料的分析，发现将啤酒与尿布摆放在相近的区域销售时，两者的销量均会大增，于是在商品陈列时按照这一布局摆放商品，促进销售。这个“啤酒与尿布”的故事，其实就是沃尔玛运用BI进行分析的结果。又如一家食品公司去年春天发现，顾客对樱桃口味冰淇淋的抱怨爆增，他们认为冰淇淋内的樱桃含量太少。于是，该公司运用BI软件找出了问题的源头：冰淇淋盒子上的照片反映的是含较多樱桃的冰淇淋，给顾客产生了误解。该公司将照片更换之后，抱怨就不再出现了。 二是为企业提供的决策支持效果明显。BI由于是基于对企业一手资料的分析，因而对企业的决策效果显著。比如，美国红罗宾汉堡连锁店购买了一套BI软件，为企业追踪营销活动成果，并监督每家分店的汉堡销售情况。结果红罗宾很快就发现自己浪费了太多钱购买一种白色酱料，而这种酱料其实根本没有人吃。于是红罗宾决定自己研发酱料，不再向外购买。 三是能让企业所有员工自己进行资料分析，从而发现问题。这是原先一些决策支持软件所不具备的功能。一直以来，只有信息或统计人员懂得如何在成堆的信息与数据里，产出厚厚一叠的商业报告，通过会议或简报的形式与大家分享。现在有了BI就不同了，它能让每个人都有能力独自进行商业分析。一般而言，BI软件会将海量信息进行分类，让相关信息聚集在一起，如财务的归财务，存货归存货。等到需要特定信息时，你就可以用BI软件去搜寻你需要的信息。比如，美国钉书针公司的财务副总裁在使用BI软件一年内，就发现公司长期以来在陈列规划上所犯的错误。通过调整后，五年以来，公司净利一直以12%的速度增长。 四是，BI软件的价格相比ERP、CRM等来说不算高，而且安装上线也只需要几个星期的时间。 企业时下比较热衷BI的另一个主要原因是数据搜集、数据挖掘已为BI提供了良好的基础，企业对BI的需求上升。一直以来，很多行业的信息化都集中在前端的数据搜集方面，随着企业信息技术的不断发展，企业已经积累了大量的业务数据，企业内的各级人员都希望能够快速有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息，决策者希望能够利用现有数据指导企业决策和提升企业竞争优势，这种需求推动了数据仓库的发展。同时，人们越来越认识到，日常的业务应用生成了大量的数据，这些数据若用于决策支持会带来显著的附加值。若再加上行业分析报告、独立的市场调查、评测结果和顾问评估等外来数据，上述处理过程产生的效益可进一步增强。所以说，商业智能近年来逐渐成为热点可说是企业信息化发展到一定程度的必然。BI正是以数据仓库为基础，由数据仓库来汇总这些信息，为BI的应用提供支持。
三、BI的常见应用
对于BI的应用，几乎每个企业都需要，但大规模的市场分析主要集中在竞争激烈的生活消费品行业和零售业以及金融服务业,如银行、保险等。这此行业使用BI可以立竿见影地带动销售。这一点可能在零售业表现最为明显，比如北京燕莎望京购物中心运用BI后成效显著。该公司运用IBM公司开发的BI系统，通过顾客分析系统，为及时调整商品的品类和价格定位、调整和监控供应商的经营行为、及时订货补货以及总体经营定位等提供了科学的依据。BI的应用远不仅仅如此，还可应用于以下几个方面： 1、客户关系管理。尽管每个公司对CRM的定义都不一样，但对CRM能够帮助企业鉴别、吸引和留住有价值的客户这点，业界已成共识。一个企业理解客户、影响客户的捷径是通过不断地获得与客户相关的信息，利用BI应用进行客户划分、客户行为分析、重点客户和潜在客户发现等来了解客户，进而为客户提供个性化服务和交叉销售，从而提高客户的满意度和持久度，为企业赢得市场机遇。 2、盈利分析。对于一个企业来说，扩大市场占有率、增长利润是它的主要目标。哪类产品对利润总额贡献最大？哪个分支机构为企业带来较好的收益？采用何种的销售渠道更佳呢？要回答这类问题用普通的分析方法也许可以得出答案；但更加深入的问题是为什么会是这样？以及业务该如何拓展？产品如何组合可以带来更大的收益呢？这些是现代企业发展需要认真考虑的问题，也只有BI系统才可能帮助解决的。 3、降低成本。商业智能可以很方便地实现多数据源、非一致性数据和各种不同用户的数据访问和分析需求，实现真正的企业级报表的制作、分发和再加工，降低IS成本。 4、其他。事实上，商业智能的应用非常广泛，也可以为您解决诸如：风险性分析、信用等级评定等问题。

BI工程师是做什麽的？

BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及 存储过程 的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和 数据挖掘 相关算法。

BI工程师与 数据库管理员 的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。

数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于 运维工程师 的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的 全生命周期管理 。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和 数据库开发工程师 (Database Developer)：

1) 数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

2) DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

拓展资料：

数学与应用数学专业 培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

数学与应用数学专业属于基础专业。无论是进行科研 数据分析 、软件开发，还是从事金融保险， 国际经济与贸易 、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学知识。可见数学与应用数学专业是从事其他相关专业的基础。随着科技事业的发展和普及，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学知识将会得到更广泛的应用。

参考资料： 百度百科-数学与应用数学专业

java、web、大数据、网络安全就业环境有好吗？至少需要什么学历？

大数据主要的三大就业方向：

• 大数据系统研发类人才；

• 大数据应用开发类人才；

• 大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：


一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 我爱编程网

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

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