BI工程师是做什麽的？

BI工程师：主要是报表开发，需要有一定的数据库经验，掌握SQL查询优化方法，精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发。掌握BI相关工具，如ETL工具（如SSIS）、OLAP工具（如SSAS）和前端展示工具。熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法。

BI工程师与数据库管理员的工作内容不同，前者是负责开发工作，后者是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作。

数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），是从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务7*24小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：

1) 数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；

2) DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

拓展资料：

数学与应用数学专业培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受到科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作或在生产经营及管理部门从事实际应用、开发研究和管理工作的高级专门人才。

数学与应用数学专业属于基础专业。无论是进行科研数据分析、软件开发，还是从事金融保险，国际经济与贸易、化工制药、通讯工程、建筑设计等，都离不开相关的数学知识。可见数学与应用数学专业是从事其他相关专业的基础。随着科技事业的发展和普及，数学专业与其他相关专业的联系将会更加紧密，数学知识将会得到更广泛的应用。

参考资料：百度百科-数学与应用数学专业

准确的来说，商业智能BI不仅仅包含前端可视化分析、报表展现的能力，更包含了底层数据仓库的建设过程。

Gartner 在上世纪九十年代就已经提到了商业智能 ，它更多的认为BI是一种数据类的技术解决方案，将许多来自不同企业业务系统的数据提取有分析价值的数据进行清洗、转换和加载，就是抽取、转换、加载 的ETL过程，最终合并到一个数据仓库中，按照一定的建模方式例如Inmon 的3NF 建模、Kimball 的维度建模或者两者都有的混合式架构模型，最终在这个基础上再利用合适的分析展现工具来形成各种可视化的分析报表为企业的管理决策层提供数据决策支撑。

所以，可以从这里能够看到数据仓库的位置是介于可视化报表和底层业务系统数据源之间的这一层，在整个BI项目解决方案中起到的是一个承上启下的作用。所以，BI在前端可视化分析层面要玩出各类精彩的动作，没有数据仓库这个核心力量的支撑是很难做到的。

那大家也会问到，市面上不是有很多直接链接数据源就可以拖拉拽分析的BI工具产品吗，不也一样可以做BI分析报表吗？这种独立的、单独的面向前端的BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。最好的方式就是底层构建一套完整的数据仓库，把很多分析模型标准化，再利用这些前端BI分析工具结合起来，这样才能真正的把前端BI分析能力给释放出来。

很多企业认为只要买一个前端BI分析工具就可以解决企业级的BI所有问题，这个看法实际上也不可行的。可能在最开始分析场景相对简单，对接数据的复杂度不是很高的情况下这类BI分析工具没有问题。但是在企业的BI项目建设有一个特点，是一个螺旋式上升的建设过程。因为对接的业务系统可能会越来越多，分析的深度和广度会越来越多，数据的复杂度也会越来越有挑战性，这个时候没有一个很好的数据仓库架构支撑，光靠前端BI分析工具基本上是无法搞定的。

所以在企业中，我们需要明确我们的BI建设是面向企业级的还是个人和部门的分析工作。如果是个人数据分析师，使用这类前端BI分析工具就足够了。如果是需要构建一个企业级的BI项目，就不能只关注前端可视化分析能力这个层面，更应该关注到底层数据架构的构建，也就是数据仓库这个层面。

BI工程师，主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。

BI工程师需要有一定的数据库经验,掌握SQL查询优化方法,精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发.掌握BI相关工具,如ETL工具(如SSIS)、OLAP工具(如SSAS)和前端展示工具.熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法.

拓展资料:

工作职责:

负责ETL设计、模型设计、开发、技术支持等工作；

2. 负责ETL应用开发，数据库性能进行调优；

3. 参与数据抽取、加载、转换和脚本开发；

4. 负责BI展现的开发；

5、使用Hadoop, Hive等对海量日志进行统计分析。

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