數(shù)據(jù)分析的職位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他們?cè)噲D稱呼數(shù)據(jù)組的同事們，而又不想因?yàn)榉Q呼而限制他們的能力。（because of improper job title like business analyst or research scientist Building Data Science Teams）

隨著大數(shù)據(jù)在驅(qū)動(dòng)企業(yè)成功中越來越有決定性作用，數(shù)據(jù)分析也變得越來越受歡迎。然而，一些***對(duì)數(shù)據(jù)分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了 解，就像很多時(shí)候***不知道怎么從大數(shù)據(jù)中抽取有用的信息，雖然很清楚的知道這些大數(shù)據(jù)是很可信的。他們的腳步落后了——他們的眼光在大數(shù)據(jù)的利用上其 實(shí)是模糊的。

大數(shù)據(jù)的性質(zhì)是有他的三個(gè)特點(diǎn)（數(shù)據(jù)量大、種類多、處理速度快）決定的，數(shù)據(jù)分析的角色和作用理所當(dāng)然是由大數(shù)據(jù)的性質(zhì)決定的。當(dāng)數(shù)據(jù)分析作用于大數(shù)據(jù)時(shí)，大數(shù)據(jù)必須身兼數(shù)職。意思就是數(shù)據(jù)分析在一個(gè)組織中扮演著多種角色和擔(dān)負(fù)著多重責(zé)任。

多種知識(shí)的掌握

為了解決數(shù)據(jù)量大的問題，大數(shù)據(jù)平臺(tái)（例如：Apache Hadoop、LexisNexis HPPC）要求數(shù)據(jù)是被整理過的。數(shù)據(jù)分析員應(yīng)該具有大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用的全方位知識(shí)，這樣才能熟練的應(yīng)用數(shù)據(jù)平臺(tái)處理大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析元應(yīng)當(dāng)具有以下知識(shí)：

1、了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)的框架，例如：DFS和MapReduce，他們的編程框架提供強(qiáng)大的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)。這就意味著數(shù)據(jù)分析員還要有軟件構(gòu)筑和設(shè)計(jì)的能力。

2、精通大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持的編程語言，例如：Java, Python, C++, or ECL, 等等.

3、具有熟練的數(shù)據(jù)庫知識(shí)，特別是用到SQL語言的數(shù)據(jù)庫，像：HBase, CouchDB, 等等。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)平臺(tái)經(jīng)常需要數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。

4、具有數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

一個(gè)企業(yè)的成功不是由數(shù)據(jù)量決定的，而是由能否成功的從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和抽取有用的知識(shí)模式和關(guān)系決定的，然后用這些有價(jià)值的信息創(chuàng)造出有價(jià)值的產(chǎn) 品。統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘可以很好的用于理解數(shù)據(jù)和發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值。自然，為了成功數(shù)據(jù)分析者必須具備這些領(lǐng)域的專門知識(shí)。會(huì)使用一些數(shù)據(jù)挖掘工具 或者平臺(tái)（例如：R, Excel, SPSS and SAS）是***的，可以《Top Analytics and big data software tools》這本書。

5、熟練應(yīng)用自然語言處理的軟件或工具。大數(shù)據(jù)的內(nèi)容大都來自于文本文件、新聞、社交媒體和報(bào)告、建議書等等。因此了解和掌握至少一種自然語言處理軟件或工具對(duì)于做一個(gè)成功的分析者起著決定性的作用。

6、應(yīng)用至少一種數(shù)據(jù)可視化工具。為了更有效的演示數(shù)據(jù)存在的模式和關(guān)系，能應(yīng)用好數(shù)據(jù)可視化工具無疑是對(duì)數(shù)據(jù)分析員的一個(gè)加分。這里有20款數(shù)據(jù)可視化工具的鏈接。

創(chuàng)新——好奇

隨著數(shù)據(jù)變化速度的加快，經(jīng)常也會(huì)有新的發(fā)現(xiàn)和問題出現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析員應(yīng)該對(duì)那些變化敏感、對(duì)新發(fā)現(xiàn)好奇，并且找出應(yīng)對(duì)新問題的方法。他/她也要熱情的及時(shí)相互溝通，從新問題中探索新產(chǎn)品的思路和解決方案，成為產(chǎn)品創(chuàng)新的駕馭者。

商業(yè)技能

首先，數(shù)據(jù)分析員多元化的性質(zhì)決定了數(shù)據(jù)分析員要好很強(qiáng)的溝通能力，在企業(yè)里數(shù)據(jù)分析員必須和不同的人溝通，其中包括：溝通和理解業(yè)務(wù)需求、應(yīng)用程 序的要求、把數(shù)據(jù)的模式和關(guān)系翻譯給市場(chǎng)部、產(chǎn)品開發(fā)組和公司高管看。對(duì)于企業(yè)來說有效的溝通是及時(shí)采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)新發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)分析員應(yīng)該是能 聯(lián)系所有，很好的溝通者。

第二、數(shù)據(jù)分析員要具有良好的規(guī)劃和組織能力。這樣他/她才能巧妙地處理多個(gè)任務(wù)、樹立正確的優(yōu)先順序、保證按時(shí)完成任務(wù)。

第三，數(shù)據(jù)分析員應(yīng)該具有說服力、激情、和演講能力。才能引導(dǎo)人們基于數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)做出正確的決定，讓人們相信新發(fā)現(xiàn)的價(jià)值。數(shù)據(jù)分析員在某種意義上說是***，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。

所有這些大數(shù)據(jù)的性質(zhì)決定了數(shù)據(jù)分析員該具備的技巧和他們?cè)谄髽I(yè)中扮演的角色。