数据分析师负责收集、管理、分析和解释所收集的大数据。他们这样做是为了通过解读公司内部和外部力量出现的趋势，为公司提供有价值的决策见解。
分析师通过使用各种工具（主要是人工智能辅助的计算机系统）来实现这一目标，以自动收集和解释数据。如今，几乎每个行业都需要数据分析师，从销售、营销到医疗保健。
作为一家企业，客户与该服务的每一次互动都会产生标记和模式，这些标记和模式结合起来，讲述了该企业、其客户、产品和系统 挪威电话列表 如何协同工作、相互影响以及组织的健康。
虽然有些软件系统可以部分替代分析师的工作，但敏锐而经验丰富的头脑能够识别出如何处理信息的建议，而不仅仅是看到一组数据。不过，在进入招聘流程之前，缩小企业管理的数据类型范围会很有帮助。
三位不同的分析师
数据分析作为一个整体是一个非常广泛的概念，可以且应该分为三个独立的、更具体的类别：数据科学家、数据工程师和数据分析师。一般来说，它们的区别如下。
数据科学家
这些员工是程序员和分析师的结合体。这类分析师应该拥有广泛的技能，但要有数学基础和分析技能，并能够将这些技能结合起来得出有用的结论。通常，这个角色会与其他职位联系在一起，因此团队合作和演讲技巧是值得寻找的。
数据工程师
这些人擅长编程。他们使用各种 IT 工具来设计和构建用于存储和支持分析解决方案的数据库，同时与 IT 角色以外的部门的管理层合作。
数据分析师
在某些方面结合了后两个角色，但强调从数据收集中收集到的见解的分析、综合和展示。