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企业采购数据分析软件应注意哪些事项？在大数据时代，公司每天都会产生大量数据。如何充分利用数据，挖掘数据以及为业务决策制定数据？选择一个好的数据分析/商业智能软件非常重要。那么在当今的云计算，大数据，移动浪潮和人工智能的快速发展中，如何帮助企业选择良好的数据处理软件？
初步筛选
由于它是数据分析软件的选择，有必要分析每个产品/平台的数据分析的核心功能，以选择Zui适合您自己的企业应用方案的数据分析/商业智能软件。专业咨询公司（例如Gartner，BARC）每年都会发布行业中每种产品的评估报告。这些报告可以为公司选择数据分析/商业智能软件（Gartner的《分析和商业智能魔力象限(MagicQuadrant)》和《分析与商业智能平台关键能力》）提供很好的参考。《魔力象限》考虑产品平台的各个业务方面，包括市场发展和战略因素。《关键报告》专注于每个分析和商务智能平台的产品和功能。它结合了用户和分析师的评论，基于一组关键功能评估每个产品，并进行详细的比较。对于正在评估数据处理/商业智能产品的用户来说，《关键能力》报告更加直观和实用，可以反映出市场上产品的完整功能分析，并且信息量更大。
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一，专业要求不同
业务分析师：
偏重于经济学，金融，工商管理，数学，统计的专业（整体上更倾向于商业）
数据分析师：
专业偏向于数学，统计学，计算机，更倾向于科学
二，工作内容不同
业务分析师：
1.负责独立项目的信息收集和分析，培训机构加盟，并提出有针对性的方案和建议；
2.建立针对特定业务主题的业务分析框架，并进行全面的业务分析（如竞争信息，行业市场，上下游关系，以及完整的分析报告，用于CXO报告）；
3.根据相关的国家准则，政策和法令，使用科学方法为公司及时提出切实可行的战略改进计划。
（以上但不限于）
数据分析师：
1.负责日常数据分析和监控，对异常资源进行跟踪和深入分析，以进行协调；
2.为各个业务部门（产品，运营，市场，广告）提供数据支持；
3.探索用户行为习惯特征，优化公司产品收益。推动业务增长；
三，掌握技能差异
业务分析师：
一般来说，业务分析师需要具有一定的MBA背景，对市场，上游和下游以及业务有深刻的了解。他们具有系统的数据收集，市场研究，编辑能力和良好的文字处理能力。逻辑思维能力，敏锐的观察能力和独立分析能力。许多业务分析师需要从整个行业的角度独立完成一份行业分析报告，培训机构教师，以了解公司，所有竞争公司，上下游关系以及优缺点。
需要了解各种战略模型和各方：例如SCP，RFM，波士顿矩阵，金字塔原理，5W2H，MECE分析，SWOT分析等。
数据分析师：
数据分析师更倾向于对公司产品进行分析和建模以推动增长。
需要具有强大的登陆能力，以及与各个业务部门沟通的能力。
需要了解统计的相关知识，在大数据中查找隐藏的用户行为规则，掌握基本的统计模型和统计知识：回归分析，聚类分析，培训机构排名，时间序列，多元统计，贝叶斯等。如果您在Internet上研究产品，要知道的：渠道分析，产品转化等
上述主模型，业务分析师和数据分析师将可以互换使用，重点有所不同。
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当前，大数据分析的就业主要有三个方向：一是数据分析大数据人才，二是系统研发大数据人才，三是应用开发大数据人才。他们的基本职位是大数据系统研发工程师，大数据应用程序开发工程师和大数据分析师。
对于求职者来说，大数据只是业务的一个方向，而专业职位决定了做什么？大数据从业者/求职者可以根据自己的技术和兴趣特点选择适合他们的大数据。相关文章。这是与大数据相关的10条热门帖子。
I. ETL开发
随着企业数据的类型和来源不断增加，集成和处理数据变得越来越困难。企业迫切需要具有数据集成能力的人才。ETL开发人员这是基于此需求而产生的专业职位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是，在企业大数据应用程序的早期阶段，Hadoop只是一个糟糕的ETL。
二，Hadoop开发
Hadoop是一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），称为HDFS。Hadoop是一个软件框架，它以可靠，高效和可扩展的方式分发大量数据。
随着数据大小的不断增加，传统BI数据处理的成本。Hadoop的廉价数据处理功能已被重新挖掘，并且企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的技术。
Hadoop解决了大数据存储的问题，这是大数据培训机构必须学习的课程。涉及的主要技术包括：Hadoop离线计算概述，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，Flume分布式日志框架。
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