代企业已被大量数据淹没，但是公司决策者并非总能找到一个最有效的方法，从用户及市场信息中提取商业价值，因此他们需要雇佣一个数据分析师（data scientists）团队。
原因之一，Mike Cushing(352 Media Group) 曾说：数据分析师可以通过对数据的独特分析及解释能力，帮助企业完成商业目标，精确寻找客户及快速识别市场趋势。随着企业的数据量的指数型增长趋势，管理者对于如何有效地分析它们有时摸不到头绪。例如，针对不同的研究目的，应该选择什么样的数据去分析？运用什么分析方法？甚至如何开始一个数据分析课题？
原因之二，数据分析师能够帮助企业找到更丰富、更及时的富有商业价值的信息。在收集报告及确保报告真实性的同时，数据分析师还可以向产品经理或企业决策者提供具体化、数量化的决策信息，如用户消费倾向指数、市场变化趋势等。
另外，数据分析师还可以通过以下3种途径获取商业价值。
1、重新精确定位企业目标客户。
企业收集并分析客户的信息越多，越可以了解他们的行为、需求及喜好。这类信息通常也有效地提供了购买/生命周期等信息，如某个顾客现在正在经历着某种特殊阶段（双收入家庭及一个准备上大学的孩子）。有效地挖掘出如上信息，可以帮助企业辨识购买特定商品倾向最高的客户群体。同时这也每位合格数据分析师都会具备的基础能力。
使用可计量的、具有数据导向的方法去解决企业难题。
数年来，企业决策者依靠他们的商业直觉，承担着巨大的风险，赚进了百万美元。但是在当今的企业环境中，数据可从多方渠道及市场资源中获取，决策者大可可以充分利用这些数据资源以降低对项目投资的风险。这时，数据分析师不光可以帮助企业高管制定基于事实的商业决策，在制定重大决策时，尤其高层谈判陷入僵局时，数据分析师还可以提供最为公正的、基于数据说话的指导意见。
由数据到商业价值的翻译者。
最近的一份由Forrester Research发表的报告指出，许多公司都经历着即便对数据进行了分析，但难以解释分析结果的窘境。数据分析师不但可以帮助企业决策者解释数据，同时也可以帮助他们深刻理解数据，并且提供运用到实际商业场景的建议。
