it如何创业女生it行业什么赚钱 _生活百科

【it如何创业女生it行业什么赚钱】你可能见过女程序员和IT工程师，但是我今天要讲的和你看到的肯定不一样：一个30岁的女IT为了自己的数据梦想重构企业数据架构，还是以第一人称来说吧。
我毕业快六年了，第一份工作是国企软件基础开发。基本什么都没有，就是铁饭碗。这个企业的信息系统、Oracle数据库、ERP等软件都是标准的，但是利用率很低。3000人的大企业还是靠手工上传数据，甚至用Excel.
数据不准确的问题先放在一边，领导决策失误也很落后。我懂JAVA ，懂C语言，懂SQL ，这让我决定为企业做点什么。

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有一天老板给我们部门开例会，重点是生产部业务的汇报。“生产部门的数据一塌糊涂，大量的EXCEL和WORD ，关键指标不清楚。看起来很费力，也不可能从数据层面帮我。你的信息部一定要想办法！”
会后有同事说可以用echart图表做，有说可以用python做，有说可以用图表编辑器转换做。大家各抒己见。最后部门的人都看着我。与此同时，我搜索了数据、图表并展示了相关词汇。突然一个词汇映入我的眼帘， ——BI ，可以做举报BI 。

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这个比较传统的IT部门在技术上并不传统。用了BI之后，肯定会有很大的成就。但是你有几个问题：
IT系统有自己的报表功能，为什么还要额外买BI？报表和BI都可以做数据分析。有什么区别？加班做了那么多表，为什么还不能满足老板的需求？BI够不够？1、为什么要BI？
一般企业的报表模式是这样的：业务提出需求时， IT通过SQL从数据库中获取数据，然后根据业务需求制作报表。如果业务不满意， IT要重做，两者时间间隔很长，效率太低。
OracleExcelPPT数据分析报告。做过这项工作的人必须了解更改数据源的后果。通过SQL从数据库导出10万多条数据，通过Excel透视表、函数、同期周期值计算应用指标，然后通过Excel的图表功能图形化显示。想起来太难了。
商业智能可以完美地解决这个问题，因为ETL和OLAP都没有分析的能力。

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至于什么是BI ，大家应该都很熟悉。没有什么高大上的概念，是一个数据分析平台。当然，这个数据分析平台不是一个搭建一个搭建的，性能很好
n class="candidate-entity-word" data-gid="6005999" qid="6548638075927401732">数据仓库是它的前提，为什么要有数据仓库呢？
因为如果要产生真正有意义的决策报表，数据分析的维度得非常多，但要从数据库里直接抽取数据分析的话，会非常非常慢，所以需要一个数据仓库，里面存在着很多数据模型，分析的效率会大大提高，数据湖、数据集市也是如此。
（此处已添加小程序，请到今日头条客户端查看）2、BI与报表的区别
首先，不是所有的BI都可以做报表，这点下面会谈到， BI包含了报表，而且BI是报表发展的趋势。
企业报表是一件大事，也是一件比较困难的事，做报表简单，但是做好报表就很难。同样是做报表， Excel不香吗？python自动化不香吗？在BI面前，都不香。
插入列、编写公式、做数据透视表、VLOOKUP ，相信就算是熟悉Excel的人也需要20到25分钟，而且很容易因为疏忽而造成错误。如此循环往复，效率低下并且出错率高。
python自动化做报表就暂时先不提了，最简单最伟大的语言，我个人觉得名不符实。

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这才是BI报表
3、领导想要什么样的BI报表？
其实一开始潜心做ETL和开发的我，对BI只是略懂。也用过BO、Cognos ，由于开发模式不适应、人员用不惯，再加上没有一个完整的服务体系。所以这次目标很明确，急需上手简单，维护要少，能快速反应数据结果的BI 。
结果我们选择了FineBI ，一款基于浏览器的敏捷BI ，既能做报表，也可以充当大数据平台使用，相比于SQL、代码与Excel人工计算，封装好的ETL功能更容易上手。

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Excel的数据存储量有限，而FineBI很好的解决了这个问题，因为是预先从cube里加载好数据，而不是直接从数据库取数，这也就决定了它可以对亿万数据实时展现。
从报表角度， FineBI使技术人员脱离不断开发报表的过程。可以让业务人员自主地去拖拉拽报表，业务人员可以在他需要数据的时候，按照他想要的一些逻辑去拖拉拽。

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有了BI工具之后， IT的作用已经不局限于取数了，企业的数据将由IT全面管控。IT只要做好基础表，做核心模版，业务在核心模版的基础上做简单分析就行了。
IT为业务搭建大部分分析基础模块，以业务包的形式存于工具里面，业务只是在IT做好的FineBI模版基础上进行调整、分析，用自带的ETL功能，执行个性化的字段选择、切换指标、排序、过滤等操作，最后可以生成可视化报告。

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最后，它还可以做成领导喜欢的可视化驾驶舱，也可以与钉钉企业微信等集成，随时随地查看报表。

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4、总结
因为BI ，我还参与数据中台建设、数仓建设、数据模型搭建，从数据的应用者逐渐的转变为数据的建设者，在此期间还应充分应用的FineBI的功能，将模型加载做自助分析使用，加快了自己分析模型的效率。自己已经算是一个真正意义上的数据人了，月薪也是让自己很满意，接近3W了。
虽然BI很强，但没有一项东西是万能的，还是得靠自己不断学习！

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