BI Analyst, или аналитик в области бизнес-аналитики, использует различные инструменты и технологии для сбора, моделирования и анализа данных с целью получения ценных бизнес-инсайтов и поддержки принятия обоснованных управленческих решений. Вот основной стек технологий для BI Analyst:
Языки программирования и запросов:
- SQL (Structured Query Language): Для извлечения и анализа данных из реляционных баз данных.
- Python/R: Дополнительные языки программирования для анализа данных, статистики и машинного обучения. Сильные стороны R в статистике, а Python универсален и популярен в анализе данных.
Инструменты и платформы BI (бизнес-аналитики):
- Microsoft Power BI: Визуализация данных, создание дашбордов и отчётов.
- Tableau: Мощный инструмент для визуализации данных и создания интерактивных дашбордов.
- Qlik Sense/QlikView: Альтернативные платформы для BI с динамическими визуализациями и пользовательским интерфейсом.
- SAP Business Objects: Интегрированный набор инструментов для анализа бизнес-данных.
- Looker: Платформа для анализа данных и создания бизнес-аналитики с использованием SQL.
Инструменты ETL (Extract, Transform, Load):
- Informatica PowerCenter: Мощный инструмент для создания, выполнения и управления ETL-процессами.
- Talend: Открытый и гибкий набор инструментов для интеграции данных.
- Apache NiFi, StreamSets: Предназначены для потоковой обработки данных и ETL-задач.
- SSIS (SQL Server Integration Services): Инструмент от Microsoft для ETL-операций, интеграции и преобразования данных.
Системы управления базами данных (СУБД):
- Microsoft SQL Server, Oracle Database, PostgreSQL: Реляционные базы данных для хранения и обработки данных.
- MongoDB, Cassandra: NoSQL базы данных для работы с неструктурированными или сложноструктурированными данными.
Инструменты визуализации данных:
- D3.js: Библиотека для создания сложных интерактивных графиков и диаграмм на веб-страницах.
- Highcharts, Google Charts: Дополнительные инструменты для визуализации данных.
Облачные платформы для аналитики:
- Amazon Web Services (AWS) Analytics: Предлагает широкий спектр сервисов для обработки и анализа данных.
- Google Cloud Platform (GCP) Big Data Services: Включает BigQuery для SQL-запросов к большим датасетам.
- Microsoft Azure Analytics: Предоставляет услуги для анализа данных, в том числе Azure Synapse Analytics.
Инструменты для дашбордов и отчётности:
- Microsoft Excel: Несмотря на простоту, Excel по-прежнему используется для анализа данных, создания отчетов и первичной визуализации данных.
- Google Sheets: Хорошая альтернатива Excel для совместной работы и анализа данных в облаке.
Коллаборативные и версионные инструменты:
- Git: Для контроля версий кода и коллаборации.
- Confluence, Microsoft Teams: Платформы для совместной работы и обмена знаниями внутри команды.
Выбор конкретного стека технологий зависит от масштаба проекта, специфики задач и предпочтений организации. Важно уметь гибко адаптироваться к новым инструментам, поскольку сфера BI динамично развивается.