Business Intelligence Analysten
Beschäftigungsdaten für diesen Beruf sind speziell vom Bureau of Labor Statistics nicht verfügbar, daher verwenden wir die Daten von Data Scientists.
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Berechnetes Automatisierungsrisiko
Hohes Risiko (61-80%): Arbeitsplätze in dieser Kategorie sind einer erheblichen Bedrohung durch Automatisierung ausgesetzt, da viele ihrer Aufgaben mit aktuellen oder nahen zukünftigen Technologien leicht automatisiert werden können.
Weitere Informationen darüber, was dieser Wert ist und wie er berechnet wird, sind verfügbar hier.
Benutzerumfrage
Unsere Besucher haben abgestimmt, dass es wahrscheinlich ist, dass dieser Beruf automatisiert wird. Diese Einschätzung wird weiterhin durch das berechnete Automatisierungsrisiko unterstützt, welches eine 74% Chance der Automatisierung schätzt.
Was denken Sie, ist das Risiko der Automatisierung?
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Business Intelligence Analysten in den nächsten 20 Jahren durch Roboter oder künstliche Intelligenz ersetzt wird?
Gefühl
Das folgende Diagramm wird überall dort eingefügt, wo eine beträchtliche Anzahl von Stimmen vorliegt, um aussagekräftige Daten darzustellen. Diese visuellen Darstellungen zeigen die Ergebnisse von Nutzerumfragen im Laufe der Zeit und geben einen wichtigen Hinweis auf Stimmungstrends.
Gefühlslage über die Zeit (jährlich)
Wachstum
Die Anzahl der 'Data Scientists' Stellenangebote wird voraussichtlich um 36,0% bis 2033 steigen.
Aktualisierte Prognosen sind fällig 09-2024.
Löhne
Im Jahr 2023 betrug das mittlere Jahresgehalt für 'Data Scientists' 108.020 $, oder 51 $ pro Stunde.
'Data Scientists' wurden 124,8% höher bezahlt als der nationale Medianlohn, der bei 48.060 $ lag.
Volumen
Ab dem 2023 waren 192.710 Personen als 'Data Scientists' in den Vereinigten Staaten beschäftigt.
Dies entspricht etwa 0,13% der erwerbstätigen Bevölkerung im ganzen Land.
Anders ausgedrückt, ist etwa 1 von 787 Personen als 'Data Scientists' beschäftigt.
Stellenbeschreibung
Erstellen Sie Finanz- und Marktinformationen, indem Sie Datenbanken abfragen und periodische Berichte erstellen. Entwickeln Sie Methoden zur Identifizierung von Datenmustern und Trends in verfügbaren Informationsquellen.
SOC Code: 15-2051.01
Ressourcen
Wenn Sie darüber nachdenken, eine neue Karriere zu beginnen oder den Job zu wechseln, haben wir ein praktisches Tool für die Jobsuche erstellt, das Ihnen möglicherweise dabei hilft, die perfekte neue Rolle zu finden.
Kommentare
The bulk of my time as a BI analyst is spent on 2 things. The first is working with domain stakeholders without technical knowledge (marketers in my case). This can often be like herding cats. Lots of people will have lots of different opinions on what KPIs they want to track or how to track them. And often they don't really understand the data limitations of what we can and can't report on, so I need to be there to provide guidance. Much of my job is spent guiding these people along, often massaging their egos along the way, so that the wider group of people arrives at a consensus.
The second is ETL. Even with whole teams of data engineers and operations managers, data is very rarely centralised into a single and easy to understand model. I work with about half a dozen different types of data sources (from AWS to Google Sheets). Each of these have hundreds of different indexes and many of those indexes have hundreds of fields. A tiny fraction of these fields have any kind of documentation and so all you have to go on is the metadata and the name of the db managers who put it together. Actually tracking down the data you need requires getting really into the weeds and following up with multiple people to try to track down who actually knows where to find the data you're looking for. That's just nowhere near enough data for an AI to get a hold of the data it needs.
It is a field where people usually believe in other people rather than AI.
The ETL process is also a complicated, one which most AI is not nor ever may be able to handle, data needs to be cleaned and standardized before AI can take a crack at it, the "AI" and yes I have to put that in quotes does not understand the context of anything, it is a prediction model using gradient boosters that performs quite well under controlled circumstances, thrown into any critical thought role it starts to lose pace. Furthermore nobody who works in the AI space authoring models ands understands the inner workings of "AI" treats this as anything more than a highly sophisticated toy...maybe in another 10 years we can come back to this question and see if we should start to worry.
I spend half of my time maintaining, tweaking, and fixing automation jobs - these include dashboards, data sets, and database tables.
It requires a technical person who is also an expert in their business domain to translate business requirements into data or reports that others need.
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