雇用BI/数据工程师
一个公司的原始数据可能有许多形式，包括营销数字、人力资源信息、预算和销售量。企业主可能知道这些信息，但他们不会意识到这些信息的价值，直到它们被提取并以易于理解的方式呈现。商业智能（BI）是一种工具和程序的组合，它将所有这些不同形式的数据集合起来并从中提取价值。
在现代系统中，数据是由几个应用程序产生的。这些应用程序包括几个包含各种信息的数据库，如企业资源计划（ERP），客户关系管理（CRM），生产系统，等等。随着组织的发展，应用程序的数量也在增加，导致了大量的数据源。大量的数据以不同的形式分散在组织内。这使得分析和可视化正确的业务情况变得困难。数据工程师协助从原始数据中提取相关信息。
随着对数据需求的全面增长，对商业智能和数据工程师角色的需求也激增。
BI/数据工程师的发展前景
商业智能在数据收集中至关重要，因为它包括询问、报告和回答对过去发生的事情的询问。许多企业家误解了商业智能的价值，认为商业分析会给他们所有的问题提供答案。实际上，商业智能在数据收集中起着关键作用，并可能为许多以前没有答案的问题提供答案。
近年来，对数据相关工作的需求大幅上升，随着越来越多的企业采用大数据，这一趋势预计将继续下去。数据工程师在数据分析中发挥着重要作用，将原始数据转化为有用的商业洞察力。
由于精通处理复杂的数据集并从中提取可用的信息，商业智能/数据工程师训练有素，收入颇高。
BI/数据工程师的职责是什么？
数据工程师负责设计和构建一个可靠的基础设施，将数据转换为数据科学家可以解释的格式。他们必须能够在大型数据集中发现模式，并创建可扩展的程序，将半结构化和非结构化的数据转换为有用的表示。他们基本上准备和转换原始数据，以便将其用于分析或操作的原因。商业智能开发者的角色是与终端用户合作，设计报告系统，为决策提供易于理解的数据。商业智能开发员通过评估仓库数据，使用商业智能来解决组织困难。商业智能开发员是一个组织的分析团队的成员，负责数据设计，访问，使用，安全和整个企业的信息资产质量。一个典型的商业智能/数据工程师的工作包括以下任务。
- 从事BI系统的数据结构的设计、开发和实施工作。
- 提出建议，改善客户现有BI模型的性能、数据处理和开发过程的效率。
- 负责将新的数据质量组件集成到客户的平台上。
- 创建和管理全面的维度数据模型和多维数据库。
- 协助从源系统中提取数据，并将其输入到数据仓库的暂存区。
- 验证数据，保证数据的准确性，并确保数据符合业务标准。
- 保持正在进行的维护和操作的记录，以供将来使用。
- 创建、重组和维护消耗存储数据的网络服务。
如何成为一名BI/数据工程师？
你可以通过正确的技能和能力组合开始或加强你在商业智能/数据工程方面的职业生涯。商业智能/数据工程师通常需要有计算机科学或类似学科的学士学位。在这个不断变化的行业中，一个学位可以帮助你建立一个坚实的知识基础。硕士学位也可能帮助你在工作中发展，并获得更高薪的职位。
商业智能/数据工程师通常需要计算机科学、工程、应用数学或相关IT学科的学士学位。由于该职位需要高度的技术专长，未来的BI/数据工程师可能会了解到，训练营或认证将不足以竞争。与商业智能/数据工程师和分析师同行联系，了解更多关于工作和成功所需的技能。与这个领域的其他专业人士建立联系，也有助于为工作申请获得良好的推荐信。与你目前企业内部的专家接触或参加网络活动可能有助于你扩大你的网络。
让我们来看看成为一名优秀的商业智能/数据工程师需要掌握哪些能力和方法。
成为BI/数据工程师必备的技能
第一阶段是获得BI/数据工程师高薪职位所需的核心技能。
商业智能平台
企业利用商业智能软件来收集来自内部和外部的数据。在面试中，你可能会被要求分析公司的平台，可能是甲骨文、微软、Tableau或MicroStrategy。对平台的功能以及最新版本中的任何新功能有广泛的认识是非常关键的。你还应该了解技术架构以及它与市场上其他商业智能平台的比较。
Apache Hadoop和Spark
因为HTML和CSS主要是静态的，它们是纯文本网站的理想选择。JavaScript是另一个对响应式网页有用的功能。它允许你在你的网站上添加互动元素，如投票、幻灯片和识别触摸屏用户操作的表格。这种客户端脚本语言允许你为你的网站添加动态元素，如页面动画、滚动、音频和视频。
C++
C++被认为是处理大量数据的最有效的编程语言之一。它可以以每秒一千兆的速度计算数据。这使C++能够做实时预测分析，同时保护记录系统的完整性。
数据建模
作为一个商业智能开发者，你必须首先在BI平台上配置环境。这是报告和数据分析的需要。为了了解企业流程和数据在公司内部的流动情况，你需要与同事进行互动。为了能够改变和检索数据，你必须有出色的SQL能力。最后，你必须了解组织的商业智能平台，以便围绕其独特的能力构建环境。
Azure
Azure是微软的一个云平台，简化了服务器和应用程序的部署、管理和维护。Azure通过一个易于部署的集成分析解决方案简化了服务器和应用的部署和维护。该捆绑服务包括从数据存储到高级机器学习的所有预建服务。BI/数据工程师专门研究Azure是非常关键的。
数据的API
API（应用程序编程接口）允许前端和后端程序相互通信，以执行一项任务。例如，网络应用程序采用API，在用户界面和后端功能和数据之间进行通信。API使应用程序能够访问数据库，从相关的数据库表中获取信息，处理请求，并给网络模板一个基于HTTP的答案，然后显示在网络浏览器中。数据工程师在数据库中提供API，使数据科学家和商业智能分析师能够查询数据。
如何找到远程BI/数据工程师的工作？
你必须计划一个成功的求职，同时获得尽可能多的实践经验。在你开始找工作之前，要考虑你要找的是什么，以及你如何利用这些信息来减少你的选择。当涉及到向雇主展示你已经做好了工作准备时，关键是将你的能力付诸实施。因此，不断学习和改进是至关重要的。如果你从事大量的开源、志愿者或自由职业者项目，你在面试时就会有更多的话题可谈。
领类提供了顶级的远程BI/数据工程师工作，可以满足你的BI/数据工程师职业目标。实验最先进的技术，解决复杂的技术和商业挑战。加入世界顶级开发者网络，发现全职、长期的远程BI/数据工程师工作，获得更高的薪水和发展机会。
职位描述
工作职责
- 协助设计、开发和实施BI平台的数据架构
- 检查客户现有的商业智能模型，为提高性能、数据管理和更有效的开发过程提供建议
- 领导客户平台的新数据质量组件的开发
- 创建和维护精确的维度数据模型以及多维数据库
- 协助将数据从源系统提取到数据仓库的暂存区
- 确保数据验证，正确性，数据类型转换，以及业务规则的实施
- 对正在进行的维修和操作进行记录，以供将来使用
- 创建、重组和维护一个消耗存储数据的网络服务
要求
- 需要有工程、计算机科学、数学或统计学方面的学士或硕士学位（或同等经验）
- 需要至少三年的数据工程师的实践经验（极少数高技能的开发人员例外）
- 优秀的SQL和Python知识和技能
- 具有微软SQL Server、SSIS、SSAS、SSRS和PPS的经验，包括对客户系统的了解
- 具有创建和调用网络服务API的专业知识
- 熟悉微软Visual Studio和Team Foundation Server
- 具有数据收集和分析方面的专业知识
- 必须整合Experian, Trillium, Informatica和其他数据质量解决方案
- 具有多维（OLAP）数据库的工作知识
- 对数据库管理思想、原则和数据管理有清晰的认识
- 曾使用ETL工具进行数据提取、清理、优化和加载工作
- 要求英语流利，善于沟通
- 全职工作（每周40小时），与美国时区有4小时的重叠时间
优先考虑的技能
- 了解数据湖和云数据仓库平台
- 具备亚马逊网络服务的工作知识
- 了解敏捷环境的工作知识
- 杰出的组织和人际交往能力
