互聯網本身具有數字化和互動的特點，為數據收集、整理和研究帶來了革命性的突破。過去，在原子世界中，數據分析師需要花費更高的成本（資金、資源和時間）來獲得支持研究。數據分析、數據豐富性、全面性、連續性和及時性遠低于互聯網時代。下面就讓小編為大家介紹bi工程師和數據分析師的區別是什么。

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bi工程師和數據分析師的區別是什么

      bi工程師和數據分析師的區別

1、概念區別

       數據分析師，是數據師的一種，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。

       大數據工程師其實有很多別名，數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，大數據工程師就是一群“玩數據”的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在于，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此“會玩”這些數據的人就很重要。

2、發展方向

       數據分析師發展方向有：市場調研方向、數據分析/挖掘方向、數據工程師方向等。大數據培訓出來的大數據工程師發展方向有：首席數據官（CDO）、營銷分析師/客戶關系管理分析師、數據工程師、BI開發工程師、數據可視化等。

3、具備技能

         數據分析師和大數據工程師需要具備的技能很相似，比如：

（1）數據和數據倉庫數據是數據分析的基礎，數據庫是數據的承載，數據倉庫是有主題的數據庫。

（2）報表報表這種原始的BI方式有時候是簡單有效，但要做一張優秀的報表似乎又要考慮很多問題。

（3）數據挖掘數據挖掘作為報表這種非智能性BI的一種補充，理論上應該屬于機器學習的一種，存在著那么一點兒讓計算機自學的能力。

（4）算法隨著面向對象（OrientObject）編程方法興起，“程序=數據結構+算法。如果你想成為頂級的數據分析師，算法與數據結構的知識必不可少。搜索，排序，樹，圖之所以經典，是因為它們簡單有效而且通用。

       這是一個用數據說話的時代，也是一個依靠數據競爭的時代。在世界500強企業中，90%以上都設立了數據分析部門。IBM、微軟、谷歌等知名公司積極投資數據業務，建立數據部門，培養數據分析團隊。各國政府和越來越多的企業意識到數據和信息已經成為企業的智力資產和資源，數據分析和處理能力正在成為越來越依賴的技術手段。以上就是小編為大家分享的bi工程師和數據分析師的區別是什么。