डेटा विश्लेषक डेटा को उत्तरों में परिवर्तित करते हैं। वे क्वेरी लिखते हैं, रिपोर्ट बनाते हैं और संख्याओं का अर्थ समझाते हैं। यह पद तकनीकी और व्यावसायिक पहलुओं के बीच आता है। विश्लेषकों को SQL, स्प्रेडशीट और विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स की अच्छी समझ होनी चाहिए। उन्हें सही प्रश्न पूछने के लिए व्यवसाय की अच्छी समझ भी होनी चाहिए। गलत प्रश्न का उत्तर देने वाली क्वेरी व्यर्थ है।

उद्योग और कंपनी के आकार के अनुसार भूमिका भिन्न होती है। एक छोटी कंपनी में, एक विश्लेषक डेटा की सफाई से लेकर कार्यकारी रिपोर्टिंग तक सब कुछ संभाल सकता है। एक बड़ी कंपनी में, विश्लेषक विशेषज्ञता रखते हैं। मार्केटिंग विश्लेषक अभियान के प्रदर्शन पर नज़र रखते हैं। वित्तीय विश्लेषक राजस्व और लागत का मॉडल तैयार करते हैं। उत्पाद विश्लेषक उपयोगकर्ता व्यवहार का अध्ययन करते हैं। संचालन विश्लेषक आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करते हैं। इन सबमें एक बात समान है: व्याख्या। विश्लेषक कच्चे डेटा को ऐसी सामग्री में बदलते हैं जिसका उपयोग निर्णय लेने वाला व्यक्ति कर सके। इसके लिए केवल तकनीकी कौशल से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए स्पष्ट संचार की आवश्यकता होती है। बेहतरीन विश्लेषण भी बेकार है यदि कोई उसे समझ ही न पाए। स्पष्ट वाक्य लिखने और साफ-सुथरा चार्ट बनाने में सक्षम विश्लेषक उन विश्लेषकों से कहीं अधिक मूल्यवान होते हैं जो हर सांख्यिकीय विधि जानते हैं लेकिन अपने निष्कर्षों की व्याख्या नहीं कर पाते। उपकरण बदलते रहते हैं। SQL और स्प्रेडशीट दशकों से मौजूद हैं। डेटा के बारे में स्पष्ट रूप से सोचने की क्षमता कभी पुरानी नहीं होती।

डेटा विश्लेषक कौशल

• SQL — डेटाबेस से क्वेरी करना
• त्वरित विश्लेषण के लिए स्प्रेडशीट — एक्सेल या गूगल शीट्स का उपयोग करें।
• विज़ुअलाइज़ेशन — टैब्लू, पॉवर बीआई, या इसी तरह के उपकरण
• सांख्यिकी — बुनियादी अनुमान और परिकल्पना परीक्षण
• संचार — गैर-तकनीकी श्रोताओं को निष्कर्षों की व्याख्या करना

एक डेटा विश्लेषक अनुवादक होता है। भाषाएँ हैं डेटा और व्यवसाय। दोनों भाषाओं में पारंगत होना ही इस काम की कुंजी है।