Zawartość
- Definicja - Co oznacza Business Intelligence Architect (BI Architect)?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia Business Intelligence Architect (BI Architect)
Definicja - Co oznacza Business Intelligence Architect (BI Architect)?
Architekt Business Intelligence (architekt BI) to najwyższy poziom analityka Business Intelligence, który zajmuje się konkretnymi aspektami inteligencji biznesowej, dyscypliny, która wykorzystuje dane w określony sposób i buduje określone architektury na korzyść firmy lub organizacji. Architekt Business Intelligence będzie generalnie odpowiedzialny za tworzenie lub pracę z tymi architekturami, które służą konkretnemu celowi maksymalizacji potencjału zasobów danych.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia Business Intelligence Architect (BI Architect)
Architekci BI często mają za zadanie opracowywanie określonych struktur danych lub implementacji dla zestawu użytkowników końcowych w firmie. Architekt Business Intelligence służy jako punktowa osoba w programach tworzących architekturę do obsługi danych, w tym baz danych, hurtowni danych i innych zasobów pamięci. Architekci BI często również pracują nad zadaniami, takimi jak łączenie starszego oprogramowania lub oprogramowania korporacyjnego z aplikacjami lub platformami BI oraz tworzenie lub obsługa metadanych, które pomagają programom w wykorzystaniu danych w sposób bardziej wydajny i dokładny.
Zasadniczo architekt BI służy pracodawcy, promując jasność i wydajność w wykorzystywaniu danych do przyspieszenia procesu decyzyjnego. Architekt BI często rozważa takie kwestie, jak dobra dokumentacja, zmiany w strukturach IT oraz błędy lub usterki w aplikacjach i programach, próbując zachować i stworzyć dobre systemy do wykorzystania danych.