热门文章> 商业智能(BI) > bi数据分析师发展方向 >

bi数据分析师发展方向

发布时间:2021.04.07 16:02:47

    bi数据分析师这一职位看起来是在大数据概念的加持下获得的,而且它还将持续下去。以前我也这样想过,但最近一个朋友对我的抱怨却让我对这个行业的前景感到不安。那么,bi数据分析师发展方向如何呢?下面就有小编为您带来bi数据分析师发展方向的相关介绍。

一、bi数据分析师:数据分析辅助决策

   银行的管理者和业务人员需要对各种经营数据进行分析,才可以了解银行的经营状况。而分析数据,需要有不同的分析主题以及一套完整的的指标体系。

   如分析“银行竞争力”这一主题,应该分析吸收存款、发放贷款等相关指标,因为这是银行的生存之本,优秀的银行应该是吸收存款成本低、发放贷款质量高的银行。

   吸收存款指标可以分析利率最低的活期存款占比,占比越高,意味着其吸收存款的成本越低,总资产收益率以及净资产收益率越高。发放货款指标可以分析个人贷款占比。在银行的贷款中,个人贷款的风险低于公司贷款的风险,个人贷款越高,贷款损失的机会越小。

   此外,还可以分析逾期贷款率、不良贷款率等指标。这些指标数据首先需要通过ETL从银行各种业务系统中采集,然后再将其放在数据仓库中按不同的主题进行整理、汇总,最后在BI工具中以报表、仪表盘的形式进行展示,用户可以通过PC或者移动终端进行浏览。

   在BI经典应用中,使用者一般是银行的各级管理者,其有着更为突出和特定的决策需求,这些需求以项目的形式进行建设,对银行改善其核心业务流程、提高市场反应速度和业务管理水平有着重要作用。

bi数据分析师发展方向

bi数据分析师发展方向

二、bi数据分析师广度应用:人人都是数据分析师

    随着银行业务的快速发展和BI应用的不断推广,一般的业务人员也有了数据分析的需求,且要求数据分析更加灵活和细化。显然,靠技术人员提供的报表和仪表盘在效率与功能上已经无法满足,就产生了BI工具的另一个应用——自助分析。这是BI在银行应用的一次广度拓展,让数据为人人所用,使“人人都是数据分析师”。

   阿拉丁平台就是一个典型的例子。该平台让一线业务及营销分析人员变成数据专家,能够在平台上查询所需数据并进行辨别,从而开展相关的数据分析。例如,某银行客户经理需要寻找潜在高价值客户的消费规律,可通过阿拉丁平台对相关数据进行自助分析,对所负责区域内的潜在客户进行画像,再对画像中的高价值客户进行精准营销。通过这种方式,不仅大大提升了客户的营销效果,而是节约了大部分的营销费用,效果明显。

三、bi数据分析师深度应用:预测未来发展趋势

   无论是报表、仪表盘,还是自助分析,揭示的都是数据之间过去的、已知的关系,主要采用的是计算机技术。BI发展到一定的程度,对数据分析就有了更高的要求,一种结合了计算机技术、统计学、模型算法的技术便应运而生,这就是“数据挖掘”。数据挖掘可以进一步挖掘数据的价值,提示数据之间未知的关系,能够用于预测未来,是BI的一次深度拓展。

   在银行中,数据挖掘在精准营销、风险管理、征信服务、精细化管理等应用场景中得到广泛应用。

   例如,某银行的“企业违约风险预警”项目,依据对公客户结算行为,将交易频率、交易金额、交易对手等信息作为重要的基础信息,结合客户行业、规模、经营状况刻画客户画像,采用逻辑回归模型搭建客户逾期、违约预警。在模型成熟后,利用CRM系统打通客户经理通知渠道,及时向客户经理推送预警数据,做好风险管理。

四、bi数据分析师发展方向

   按照Gartner的定义,BI的发展分为3个阶段:传统BI、自助BI和智能BI,这跟BI应用在银行的发展方向是完全契合的。但是,不同类型的BI并非互斥关系,而是共同存在于银行的实际应用中,满足不同场景下的分析需求。

   如今,银行的同业竞争越来越激烈,且面临金融科技巨头的挑战,各大银行亟须突破传统业务模式,改变思维方式,加大科技创新,以期用更好的产品和服务满足客户需求,努力实现银行的数字化转型。

   在这个过程中,不仅要求业务流程的数字化,而且需要建立“数据驱动业务”的新模式,用数据化运营的思路进一步提高银行的管理效率和经营效益。BI应用作为数据化运营的重要手段,将继续在银行内部不断普及和深化,为银行的转型升级服务。

   还存在一些掌握算法、以及硬核数据技能的数据团队,他们将更倾向于支持底层数据支持和数据挖掘工作。这些职位是不可缺少的,它们需要更高的专业技能,它们将继续存在下去。随着数据和业务之间的界限逐渐清晰,数据分析员或者对算法进行更深入的研究以进行数据挖掘,或者将对业务的深入了解转化为对业务的了解。而且定位不明确的BI数据分析员明显是后者。以上就是小编为您介绍的bi数据分析师发展方向,希望对您有所帮助。

[免责声明]

文章标题: bi数据分析师发展方向

文章内容为网站编辑整理发布,仅供学习与参考,不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请及时沟通。发送邮件至liyang05@36kr.com,我们会在3个工作日内处理。