數據倉庫與數據集成和數據質量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數據提供標準化流程來幫助樹立信心。在實際應用中，數據分析能夠利用大量非結構化數據，挖掘出隱藏信息，總結其內在規(guī)律，從而幫助企業(yè)進行量化經營，引導企業(yè)采取適當的行動，以達到精準營銷，理性決策的目的。但是，由于不斷增加的數據容量和更廣泛多樣的數據類型，特別是當涉及結構化和非結構化數據混合時，就會對一個大數據的實施增加難度系數。建立評估數據質量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數據集，對于大數據實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。

數據分析師的從業(yè)方向主要體現其他相關崗位。隨著數據分析報告在中國越來越廣泛的應用，目前，它已經逐漸成為企業(yè)經營判斷的依據。獲得“數據分析師”證書的學員可以在任何工作崗位中引入數據分析技術，從而提升工作績效和決策準確性。戰(zhàn)略規(guī)劃性：戰(zhàn)略規(guī)劃性越來越成為數據分析報告質量的一個基礎要求。當數據分析報告能對委托方的戰(zhàn)略規(guī)劃進行策劃和梳理的時候，數據分析報告的價值就體現出來了。專業(yè)的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。

專業(yè)的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。并且在許多大數據應用程序中，相較于事務系統(tǒng)，由于添加了非結構化數據還有數據的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數據倉庫就成為必要。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們準備投資的項目做出科學、合理的分析，這些項目可采取定性的研究，通過一些的論壇、德爾菲法、市場問卷調查等方法來對于這個項目的市場需求基礎數據進行估算，估算的結果再進行定量分析，定性和定量相結合定量化。分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的準確性和可靠性。

好的項目不懂經營，依然會關門。不是特別好的項目，經營的得當，依然可以很賺。對于數據分析師，分析經驗的積累與專業(yè)知識的提升同樣重要，因為有些問題不是只用專業(yè)知識就能解決的，所以在平時的工作中要有意識的去學習業(yè)務知識、掌握先進的分析工具，做一個有心人。選擇創(chuàng)業(yè)先把項目經營者成功的經驗學到手。風險投資公司的估值是一個很難把握的問題。風險投資項目在公司發(fā)展初期，其估值本身是比較困難的招數有規(guī)律可循，有更大的靈活性；公司的估值不是一個簡單的數字項目投資價值分析報告是投資前期一個重要的關鍵步驟，項目的規(guī)模、區(qū)域分析、經營管理、市場分析、經濟性分析、利潤預測、財務評價等重大問題，都要在投資價值分析報告中呈現。