在數(shù)據(jù)分析前期，要做到充分溝通、理解業(yè)務(wù)規(guī)則、關(guān)注業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、了解用戶需求、換位思考，明確為什么要做數(shù)據(jù)分析，要達(dá)到一個(gè)什么目標(biāo)。當(dāng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告能對(duì)委托方的戰(zhàn)略規(guī)劃進(jìn)行策劃和梳理的時(shí)候，數(shù)據(jù)分析報(bào)告的價(jià)值就體現(xiàn)出來了。這樣才能保證后續(xù)的收集數(shù)據(jù)、確定分析主題、分析數(shù)據(jù)、分析結(jié)果應(yīng)用等工作都能夠圍繞分析目標(biāo)開展，保證終能夠從整體目標(biāo)的角度去總結(jié)分析成果。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析師，分析經(jīng)驗(yàn)的積累與專業(yè)知識(shí)的提升同樣重要，因?yàn)橛行﹩栴}不是只用專業(yè)知識(shí)就能解決的，所以在平時(shí)的工作中要有意識(shí)的去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識(shí)、掌握先進(jìn)的分析工具，做一個(gè)有心人！

　  數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)的一個(gè)核心要求是處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的能力。但并不是所有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在這方面都滿足要求。一些是針對(duì)復(fù)雜查詢處理進(jìn)行優(yōu)化，而其他的則并非如此。真正意義上的數(shù)據(jù)分析報(bào)告可以為客戶帶來真正巨大的經(jīng)濟(jì)收益，以其無(wú)可替代的優(yōu)越性，被專業(yè)人士所推崇。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就成為必要。對(duì)于一個(gè)希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說，光有存儲(chǔ)容量是不夠的；而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是佳的，這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。

        數(shù)據(jù)分析師的從業(yè)方向主要體現(xiàn)獲得專職崗位。目前，在90%的政府機(jī)構(gòu)及企業(yè)中都配備了與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的專職部門及人員。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)質(zhì)量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數(shù)據(jù)提供標(biāo)準(zhǔn)化流程來幫助樹立信心。主要專職崗位如下：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)分析主管、數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)挖掘人員等 。從國(guó)外的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)看，大量企業(yè)都有自己專職的數(shù)據(jù)分析人員，為企業(yè)長(zhǎng)期采集和分析企業(yè)內(nèi)部及所屬行業(yè)的數(shù)據(jù)，為決策層提供詳細(xì)而準(zhǔn)確的依據(jù)。