Nhà phân tích Thông minh Kinh doanh

Rủi ro cao
68%
Bạn Muốn Đi Đâu Tiếp Theo?
Chia sẻ kết quả của bạn với bạn bè và gia đình.
Hoặc, Khám Phá Nghề Nghiệp Này Chi Tiết Hơn...
NGUY CƠ TỰ ĐỘNG HÓA
ĐƯỢC TÍNH TOÁN
74%
(Rủi ro cao)
THĂM DÒ Ý KIẾN
62%
(Rủi ro cao)
Average: 68%
Nhu cầu lao động *
SỰ PHÁT TRIỂN
36,0%
vào năm 2033
LƯƠNG
108.020 $
hoặc 51,93 $ mỗi giờ
Dung tích
192.710
tính đến 2023

Dữ liệu về việc làm không có sẵn cụ thể cho nghề nghiệp này từ Cục Thống kê Lao động, vì vậy chúng tôi đang sử dụng dữ liệu từ Data Scientists.

TÓM TẮT
ĐIỂM CÔNG VIỆC
5,6/10

Người khác cũng đã xem

Rủi ro tự động hóa đã được tính toán

74% (Rủi ro cao)

Rủi ro cao (61-80%): Các công việc trong hạng mục này đối mặt với mối đe dọa đáng kể từ việc tự động hóa, vì nhiều công việc của họ có thể dễ dàng được tự động hóa bằng công nghệ hiện tại hoặc gần tương lai.

Thêm thông tin về điểm số này, và cách tính nó có sẵn ở đây.

Một số phẩm chất khá quan trọng của công việc khó có thể tự động hóa:

  • Sự sáng tạo

  • Sự thuyết phục

Cuộc thăm dò ý kiến của người dùng

62% cơ hội để tự động hóa hoàn toàn trong hai thập kỷ tới

Khách thăm trang web của chúng tôi đã bình chọn rằng có khả năng công việc này sẽ được tự động hóa. Sự đánh giá này được hỗ trợ thêm bởi mức độ rủi ro tự động hóa đã được tính toán, ước lượng có 74% cơ hội cho việc tự động hóa.

Bạn nghĩ rủi ro của việc tự động hóa là gì?

Khả năng nào mà Nhà phân tích Thông minh Kinh doanh sẽ bị thay thế bởi robot hoặc trí tuệ nhân tạo trong 20 năm tới?






Tình cảm

Biểu đồ sau đây được bao gồm ở bất cứ nơi nào có một lượng lớn phiếu bầu để tạo ra dữ liệu có ý nghĩa. Những biểu đồ trực quan này hiển thị kết quả thăm dò ý kiến của người dùng theo thời gian, cung cấp một chỉ báo quan trọng về xu hướng cảm xúc.

Cảm xúc theo thời gian (hàng năm)

Sự phát triển

Sự phát triển rất nhanh so với các ngành nghề khác

Số lượng vị trí làm việc 'Data Scientists' dự kiến sẽ tăng 36,0% vào năm 2033

* Dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động cho giai đoạn từ 2021 đến 2031
Dự báo cập nhật sẽ được công bố vào 09-2024.

Lương

Được trả lương rất cao so với các ngành nghề khác

Tại 2023, mức lương hàng năm trung bình cho 'Data Scientists' là 108.020 $, hoặc 51 $ mỗi giờ

'Data Scientists' đã được trả mức lương cao hơn 124,8% so với mức lương trung bình toàn quốc, đứng ở mức 48.060 $

* Dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động

Dung tích

Phạm vi cơ hội việc làm lớn hơn so với các ngành nghề khác

Tính đến 2023, có 192.710 người được tuyển dụng làm 'Data Scientists' tại Hoa Kỳ.

Điều này đại diện cho khoảng 0,13% lực lượng lao động có việc làm trên toàn quốc

Nói cách khác, khoảng 1 trong 787 người được tuyển dụng làm 'Data Scientists'.

Mô tả công việc

Sản xuất thông tin tài chính và thị trường bằng cách truy vấn các kho dữ liệu và tạo báo cáo định kỳ. Đề xuất phương pháp để xác định các mô hình và xu hướng dữ liệu trong các nguồn thông tin có sẵn.

SOC Code: 15-2051.01

Tài nguyên

Nếu bạn đang suy nghĩ về việc bắt đầu một sự nghiệp mới, hoặc tìm kiếm công việc thay đổi, chúng tôi đã tạo ra một công cụ tìm kiếm việc làm tiện lợi có thể giúp bạn giành được vị trí mới hoàn hảo.

Tìm kiếm việc làm trong khu vực địa phương của bạn

Bình luận

Daniel (Rất có khả năng) 17 days ago
It's free, Less margin for error, and is already been taking peoples jobs for years now. This isn't "new", AI has been taking these jobs for a while now.
0 0 Reply
Paul (Moderate) 1 month ago
There's so much diversity in this role that it depends massively. In some roles you have a robust data model to work with and clear instructions from stakeholders on what do with it, so you spend your time building and maintaining dashboards. Those roles would be very easily automated, but they're quite rare in my experience.

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.
0 0 Reply
Ayush Vaishnav (Không chắc chắn) 3 months ago
This is uncertain because a mindset, an observation that a person can have, may be impossible for AI to take over.

It is a field where people usually believe in other people rather than AI.
0 0 Reply
JR (Thấp) 11 months ago
Employers may want to replace current data workers but this may never come to be if the current offerings are anything to go by, AI tools in the analysis field struggle to produce satisfactory results...don't believe me? go ahead and try out CoPilot with even something as simple as Excel.

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.
1 0 Reply
Andrew Groom (Rất có khả năng) 1 year ago
It's 2023 now and chatGPT4 can already do a lot of the components of a BA. Won't be long now..
0 2 Reply
Sam (Ôn định) 1 year ago
Once a data model is available, a lot of the tasks can be automated. However, I don't see how computers will be able to bypass data quality issues and still give complete and correct data.
1 0 Reply
feiza Mohamed (Ôn định) 1 year ago
Because business analysis may not be very reliant on human operation, it may be analyzed by machine using a sequence and pattern of human behaviour
0 0 Reply
Rahul (Thấp) 2 years ago
Still requires human elements like critical thinking.
1 0 Reply
Paul Norman (Thấp) 2 years ago
As a BI analyst, I automate my own job every chance I get. Data, business requirements, and technology are constantly changing.

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.
1 1 Reply
Honey shunga (Thấp) 3 years ago
A business analyst is all about identifying the critical areas in which it needs improvement which a manual or human-dependent work system.
0 0 Reply
Feiza Mohamed 1 year ago
i don't agree since the statistics can be easily programmed into the computer
0 0 Reply

Để lại phản hồi về nghề nghiệp này

Trang web này được bảo vệ bởi reCAPTCHA và Chính sách bảo mật cũng như Điều khoản dịch vụ của Google được áp dụng.