Decydując się na outsourcing Business Intelligence (BI), firmy zyskują dostęp do szerokiej gamy specjalistów, których wiedza i doświadczenie są kluczowe dla efektywnego zarządzania danymi oraz wspierania procesów decyzyjnych. Poniżej przedstawiamy najważniejsze role w obszarze outsourcingu BI:
BI Developer to ekspert odpowiedzialny za tworzenie, rozwijanie i zarządzanie systemami Business Intelligence. Jego główne zadania obejmują projektowanie hurtowni danych, tworzenie raportów i interaktywnych dashboardów oraz integrację danych z różnych źródeł. Dzięki jego pracy, organizacje mogą przetwarzać duże ilości danych i dostarczać kluczowe informacje wspierające decyzje biznesowe.
Data Scientist, czyli badacz danych, zajmuje się zbieraniem, przetwarzaniem i analizą dużych zbiorów danych. Tworzy modele statystyczne i ekonometryczne, które pomagają w przewidywaniu trendów oraz optymalizacji procesów biznesowych. Jego praca przekłada się na realne korzyści biznesowe, takie jak tworzenie analiz kosztowych, silników rekomendacyjnych czy optymalizacja sieci logistycznej.
ETL Developer specjalizuje się w procesach Extract, Transform, Load, które polegają na pozyskiwaniu danych z różnych źródeł, ich przetwarzaniu oraz ładowaniu do systemów docelowych. Jego rola jest kluczowa w zapewnieniu spójności i jakości danych, co stanowi fundament dla skutecznej analityki biznesowej.
Data Analyst koncentruje się na interpretacji danych i dostarczaniu wniosków wspierających procesy decyzyjne. Analizuje zbiory danych, identyfikuje wzorce oraz tworzy raporty, które pomagają menedżerom w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych.
BI Architect odpowiada za projektowanie kompleksowych systemów Business Intelligence oraz ich integrację z innymi systemami w organizacji. Jego zadaniem jest stworzenie architektury danych, która umożliwi efektywne gromadzenie, przetwarzanie i analizę informacji, wspierając tym samym strategiczne cele firmy.
Współpraca z zewnętrznymi ekspertami na powyższych stanowiskach pozwala firmom na efektywne wykorzystanie potencjału drzemiącego w danych bez konieczności budowania wewnętrznych zespołów. Dzięki temu organizacje mogą skupić się na swoich kluczowych kompetencjach, jednocześnie czerpiąc korzyści z zaawansowanej analityki danych.