Toptal是一个面向顶级商业智能开发人员的市场, 工程师, 程序员, 程序员, 架构师, 和顾问. 顶级公司和初创公司选择Toptal商业智能自由职业者来完成他们的关键任务软件项目.
无风险试用，满意才付款.
Alejandro于2005年获得软件工程学士学位，此后一直作为自由职业者为全球各种规模的软件公司工作. 目前, 他喜欢在JavaScript项目中担任全栈架构师, 他的经验和他对建筑和理论的深刻理解最具影响力的是什么.
显示更多Avinash拥有超过7年的开发机器学习模型和为企业创建预测解决方案的经验. 他还拥有三年作为软件工程师构建数据仓库和商业智能平台的经验. Avinash在构建REST API方面拥有丰富的经验. 他目前专注于利用云平台构建可扩展的数据和机器学习服务.
显示更多在Toptal网络中发现更多商业智能开发人员
开始招聘商业智能开发人员是专业人士，他们拥有将复杂数据转化为可操作的见解的技能，并通过构建数据驱动的解决方案来促进公司内部更好的决策. 本指南提供关键信息, 面试问题与答案, 以及帮助您识别和雇用合适的商业智能开发人员的最佳实践.
阅读招聘指南... 允许公司快速组建具有特定项目所需技能的团队.
尽管对程序员的需求在不断增加，但Toptal对自己近乎常春藤联盟级别的审查感到自豪.
他的速度
CEO & 联合创始人
保罗Fenley
导演
瑞安洛克菲勒
CEO
杰森Kulik
联合创始人
斯图尔特Pocknee
主要
BI开发服务的成本会根据范围的不同而有很大差异, 复杂性, 以及项目的具体要求. 它们还与组织所在地区等因素有关, size, 要处理的数据量, 使用数据的用户数量, 数据集成的水平, 以及期望的功能.
一个基本的BI项目通常包括建立一个简单的数据仓库, 基本数据可视化, 和报告. 此类项目的开发时间从几周到几个月不等, 取决于数据的复杂性和可用性.
复杂的BI项目涉及来自多个数据源的更广泛的数据集成, 高级数据仓库, 复杂数据建模, 以及自定义报告和可视化. 项目时间表可能从几个月到一年或更长时间不等, 取决于实现的复杂性和规模.
BI项目的持续维护成本将根据初始开发成本的百分比而变化. 这是一条经验法则, 组织应该每年将初始开发成本的15%到20%用于持续维护.
雇佣合适的商业智能开发人员, 评估应聘者的工作经验很重要, 技术技能, 沟通技巧. 你还需要考虑是否适合你的特定行业、公司和项目. Toptal严格的筛选程序确保我们网络的每个成员都具有出色的经验和技能, 我们的团队将为您的项目匹配完美的商业智能开发人员.
Yes, 许多公司为商业智能咨询提供灵活的参与模式，以满足不同的需求. 按实际工作时间付费的模式非常适合短期或临时任务. 对于一个定义良好的计划, 考虑一个基于项目的约定，它以特定BI项目的固定成本为特征. 基于保留的模式提供持续的支持和专业知识，每月收取固定费用. 最后，您可能还会发现混合模型，它结合了每小时和基于项目的元素. 所有这些选择都有好处. 你的喜好, 还有时间和预算要求, 将帮助您为您的项目确定最熟练的BI专家.
通常，你可以 聘请一位商业智能专家 妥达尔将在48小时内. 我们的人才匹配者是他们所匹配的领域的专家，他们不是招聘人员或人力资源代表. 他们会和你一起理解你的目标, 技术需求, 团队动力, 并从我们经过审查的全球人才网络中为您匹配理想的候选人.
一旦您选择了您的商业智能开发人员, 你会有一个无风险的试用期，以确保他们是完美的匹配. 我们的匹配流程有98%的试聘率, 所以你可以放心，你每次都得到最合适的.
Nicolas是一名数据科学家，拥有超过24年的设计和开发创新AI/ML解决方案的经验. 他是一位出版作家和思想领袖. 还有高级数量经济学的博士研究奖学金, 他还拥有两个跨学科的经济学硕士学位, 数据科学, 和技术.
数据增长的速度是惊人的, 商业智能(BI)市场也在紧随其后. 2023年3月刊 财富商业洞察 说明了全球商业智能市场的规模, 到2023年，它的价值将超过290亿美元, 预计到2030年将增长到每年550亿美元 复合年增长率为9.1%. 在分析技术的发展和基于云计算的采用的推动下 AI/ML 服务, 随着对灵活架构和适应性解决方案的需求不断增长, 对商业智能开发人员的需求正在上升.
乍一看，寻找熟练的BI开发人员似乎很简单. 考虑到 BI实践已经很成熟在美国，期望有大量经验丰富的专家是合理的. 然而, 而对于成熟的企业来说，通常会保留专注于数据报告的资深BI专家, 数据的本质已经发生了深刻的变化, 在现代商业环境中变得更加多元化和丰富. 因此, 行业需要越来越多能够熟练驾驭这些复杂性的BI开发人员.
通过描述专家与普通BI开发人员的区别, 本指南将帮助您更好地确定最适合您业务需求的专业人员. 另外, 本指南为你提供了有效的职位描述，并列出了面试问题和提示，帮助你做出明智的雇佣决定.
高质量的商业智能开发人员以其技术技能和软技能的混合而著称. 他们的技术技能使他们能够驾驭不断发展的BI生态系统, 构建数据管道, 设置数据库, 编写查询, 工艺报告, 创建可视化和交互式仪表板, 我的数据, 开发模式识别算法, 并进行预测分析. 具有较强的分析能力, 他们解释复杂的数据，以识别模式，并提取指导决策的见解.
软技能使高质量的开发人员能够与涉众互动，并在不同的团队中有效地工作. 商业智能开发人员的职责可能因公司而异, 通常会扩展到传统模板之外，以跨越BI分析和工程任务. 这种动态常常模糊了BI开发人员角色之间的界限, BI分析, 和BI工程师, 但顶级BI专家可以同时担任这三种角色.
技术技能
编程语言(年代) 编程语言允许BI专家处理复杂的数据转换和自定义计算，使用标准工具可能不容易实现. 用于统计分析和数据可视化的专用库 Python and R, 特别是, 增强BI开发人员的分析能力, 使他们能够为数据驱动的决策提供更定制和复杂的解决方案. 此外, SQL 熟练程度应该被认为是强制性的. SQL通过从表中检索相关信息来实现高效的数据提取和操作, 合并数据集进行分析, 并生成聚合结果以获得关键指标. 这些技能使BI专家能够从数据中获得有价值的见解, 在业务中促进更好的决策和流程优化.
数据建模 -设计数据库中数据的结构和组织, BI专家定义表字段的数据类型并建立表之间的关系. 他们利用数据建模符号，如实体关系图和统一建模语言来创建概念, 逻辑, 物理数据模型.
数据仓库 -虽然不是BI本身的责任, 仓库知识有助于BI开发人员更广泛地理解数据生命周期. 处理不同的数据源和格式 提取、转换、加载(ETL) 使用Informatica等产品的流程, Azure数据工厂, 人才数据集成, IBM InfoSphere DataStage, 和Oracle数据集成. 它们实现了批处理和实时数据处理的工作流，以确保无缝的数据集成. 他们精通维度建模，例如联机分析处理(OLAP)多维数据集. 他们还考虑了不同数据库管理系统的优势——关系数据库(如Oracle), MySQL, SQL Server, PostgreSQL)和NoSQL(比如MongoDB), 卡珊德拉, 和Redis)来构建可扩展的数据存储结构.
数据治理 - BI开发人员使有效 数据管理 通过数据治理确保合规性和数据完整性. 他们执行审计、实现元数据管理和建立数据沿袭. 他们全面地记录数据，并创建数据字典，为使用数据的团队成员和涉众提供清晰的指导. 它们管理数据生命周期(从创建到归档)，以优化数据的存储和检索.
数据可视化 -商业智能开发人员应用可视化来创建直观的 指示板 以及增强最终用户数据分析的报告. 它们以清晰和吸引人的方式呈现信息，应用以用户为中心的设计原则. 他们使用工具来实现可视化 表, 权力BI美人, Qlik、ThoughtSpot、业务对象等 Cognos，和/或开源框架，如 Shiny， ggplot2, Dash, Plotly，和 Flask 构建交互式数据可视化.
云计算 熟练的BI开发人员，有基于云的BI平台经验，如 红移, BigQuery, Azure 突触, 雪花, 所有这些都使数据处理和存储的无缝扩展成为可能, 在不需要硬件投资的情况下适应不断增长的数据量. 灵活的数据查询选项使开发人员能够创建复杂的数据模型，以获得更深入的见解.
软技能
BI专家通过各种软技能完善他们的技术知识. 分析和批判性思维技能使BI专家能够查明看似不同的数据集之间的关系，从而最大限度地提高业务绩效, 使他们能够得出有意义的结论.
此外, 沟通和视觉叙事技能有助于BI专家将数据见解变为现实, 将它们与关键业务目标联系起来. 一个强有力的候选人应该能够将复杂的信息提炼成易于理解的格式, 确保非技术团队成员能够理解技术概念. 这种清晰度有助于利益相关者做出明智的决策，并推动与组织业务目标一致的行动.
为您确定理想的BI开发人员, 从清晰的识别或陈述你的特定业务需求开始是至关重要的. 您现有的或期望的云/混合/本地数据和BI平台是什么? 你正在使用或计划使用哪些编程语言、可视化工具和数据库?
解决这些问题有助于识别团队内部的技能差距. 使用以下信息来确定要针对的经验级别以及要优先考虑哪些商业智能技能, 基于您的具体业务案例.
初级 | 初级BI开发人员接受高级团队成员的指导，并专注于数据提取, 报告生成, 基本数据分析. 它们利用SQL和数据可视化工具以有意义的方式检索和呈现数据, 同时还执行基本的数据操作，以支持决策过程. 当系统已经到位时，这些开发人员特别有价值, 还有一些特定的数据相关任务需要完成, 比如向数据模型中添加表, 从数据库中提取数据进行分析, 或者创造简单到中等复杂程度的视觉效果. |
中层 | 中级BI开发人员在该领域有经验, 这使它们成为设计的好选择, 发展中, 在最少的监督下实施解决方案. 它们能够对项目的数据模型和管道进行小到中等复杂性的更改, 优化性能, 专注于自动化, 收集涉众的需求, 构建中等到复杂的交互式仪表板. 中级BI开发人员是管理中型项目的理想人选. |
高级 | 高级BI开发人员, 在这个领域有着丰富的背景和长期的经验, 拥有处理复杂任务的专业知识. 他们的职责包括收集需求, 与项目的干系人保持直接沟通, 并提供战略见解. 他们设计数据模型并创建高级分析解决方案. 高级BI开发人员通常被赋予更大的自主权和决策权, 定位他们，以确定潜在的改进领域. 他们对业务流程有深刻的理解，能够熟练地选择与现有基础设施无缝集成的正确技术工具. 高级BI开发人员是启动项目BI实践的理想人选, 考虑到他们实现数据库和管道的能力, 选择合适的工具, 建立复杂的仪表板. |
一旦你确定了工作所需的经验水平和基本技能, 你已经准备好开始寻找理想了 BI开发人员 通过准备招聘启事.
选择一个清晰和描述性的标题，包含角色的类型, 所需的专业知识水平, 赋值长度, 和/或组织的远程工作政策. 例如, 标题“混合职位:商业智能开发主管(6个月)”有效地描述了这些因素.
接下来，撰写职位描述. 确保您包含了基于项目问题陈述中概述的考虑因素的任何明确需求. 为了简化起草过程，请遵循本文中的指导方针 BI招聘模板. 这是必要的, 然而, 定制描述，以准确地描述商业智能开发人员在特定项目的上下文中所做的工作. 这使候选人能够在申请之前自我评估自己的适用性.
为了确保对你的候选人进行全面的评估，你要准备一份清单 有针对性的问题 解决角色能力的关键方面. 鼓励自由的讨论可能会导致候选人分享未经排练但有针对性的回答, 引发更多有见地的后续询问. 如果候选人被期望与利益相关者沟通, 它们应该使用技术和非技术受众都能理解的清晰语言, 避免过多的术语.
这里有一个技术上的例子, 针对bi的面试问题和提示，旨在引出你期望从候选人那里得到的答案:
在数据分析阶段，您如何识别和处理数据集中的异常值?
这个问题评估候选人在数据预处理方面的专业知识，以及他们检测和管理异常值的能力. 期望候选人解释他们将用于异常值检测和管理的技术. 一个出色的答案将显示出对统计方法的深刻理解，例如 箱形图，z分数或者Tukey的篱笆，它们是检测和处理异常值的强大工具.
解释在BI解决方案中设计有效可视化的关键原则和最佳实践.
用这个答案, 您可以评估候选人利用数据可视化创建超越美学的引人入胜的视觉效果的能力. 他们应该展示他们对简单等基本概念的理解, 清晰, 和设计的相关性, 以及他们对数据编码的理解. 他们应该强调视觉层次, 元素的安排, 策略性地使用色彩, 以及适当的图表选择. 一个强有力的候选人将展示这些原则在有效的视觉叙事中的应用.
描述一个您必须优化BI解决方案的性能和可伸缩性的场景. 你采用了什么策略和技巧?
这个问题可以让你评估候选人在优化商业智能解决方案方面的实践经验, 处理可伸缩性挑战, 并推动这些系统的最佳性能. 候选人应强调其应对数据量增长和用户需求的策略, 并讨论了数据分区等技术的实际应用, 索引, 缓存, 并行处理, 查询优化. 他们应该解释如何利用监视和性能调优工具来识别和解决性能瓶颈.
在设计仪表板时，哪个是最重要的技术考虑因素?
这个问题测试开发人员对创建有效数据仪表板的最佳实践的理解，这些数据仪表板可以清楚地传达见解. 设计良好的仪表板可以优化交互性，从而从数据中提取最大价值, 实现数据驱动的决策. 求职者应该提到以下因素:
描述在BI系统中实现基于角色的访问控制的策略.
这个查询检查开发人员对在BI系统中实现基于角色的访问控制的理解. 候选人应该展示他们对创建用户角色的理解, 组, 以及它们各自的权限. 他们应该讨论数据级、对象级和行级的安全性. 他们应该提到单点登录的使用, 定期审查和更新许可的重要性, 用于监视和审计访问的方法, 以及用户培训在维护数据安全和机密性方面的作用.
如何设计一个ETL流程来集成来自多个数据源的数据? 你会选择什么工具来帮助你完成这个项目?
这个问题测试开发人员对ETL过程的理解, 以及他们设计一个健壮且可扩展的ETL过程的能力. 申请人应描述从各种来源提取数据的策略, 转换和清理数据, 并将其加载到数据仓库中. 响应应解决数据质量和缺失数据等问题, 以及错误处理的实现, 测试, 以及ETL过程中的性能优化. 寻找关于需求收集的内容, 源数据分析, 数据提取, 数据转换, 数据加载, 错误处理和日志记录, 元数据管理, 性能优化, 数据质量保证.
公司雇佣商业智能开发人员来利用数据作为战略资产, 实现数据驱动的决策. 这些开发人员有助于提高操作效率, 跟踪性能, 并通过将原始数据转化为有意义的数据来推动业务增长, 可操作的信息. 考虑到数据量和复杂性的增加, BI开发人员在实现端到端分析价值链中的作用比以往任何时候都更加不可或缺. 在当今数据驱动的市场中, 商业智能专家为大多数企业增加了价值，几乎每个行业都适合雇佣他们.
本文介绍的技术内容由 埃内斯托Suguer.
顶级商业智能开发人员需求量很大.
