数据分析是对收集到来的大量数据参与分析，分离提取用处信息，对数据加以具体一点研究和简要概括总结归纳的过程。数据分析可指导人们判断分析，分析数据价值，以便采取措施适度行动。
伴随着企业的发展、信息化的建设，业务系统所才能产生的数据也在慢慢的渐增，而不断积累的数据也蕴藏了大量的潜在价值。数非常通畅联的数据中台方案（mdmdapesb）在虚空中数据的“集存通用治”，统合数仓，对企业学习积累下来的大量数据进行挖掘、分析，并支持什么领导层的决策，全力协助企业解开部门、系统间壁垒，实现程序信息板载显卡与宽带共享，增加公司整体的战略协同力。
数非常通畅联的数据中台方案是由“mdm基础数据平台dap数据分析平台esb数据总线平台“三款产品构成的，数据中台方案中，由mdm将企业内部的基础数据标准规范化、管理规范化重新整合处理后，dap生克制化esb数据总线从各系统通过数据灌注、加工、转换，并凝聚存储到数仓中，统合企业的数据中心，能完成整个数据中台的主同步数据分发和数仓的数据收集汇聚。并按照图形化的分析看板和组件将数据直观展露出不出来。
数非常通畅联的数据中台方案满足的条件企业数据治理分析需求，通过对基础数据接受治理利用基础快速同步全部分，同样的建设企业的数据仓库，将基础数据、业务数据通过相同高度汇聚整合，并实际图形化的分析看板和组件将数据直观展露出，满足企业高层这对业务的掌握以及决策的制定，从而基于企业的信息化管理。
数畅通联凝视于企业it架构、soa应用集成显卡、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。
，先mark下，关於金融行业的情况我找时间写。
目前从事行业金融大数据相关工作，下面的情况只限本行业；就所接触的情况来看，数据分析这一邻域差不多那就是这几部分的岗位工程师，数据分析师，数据挖掘工程师，建模（算法）工程师，人工智能方向。各岗位异同其他答主也说的很明白了，就再次说了。
但实际上各岗位间根本不会过于明显的界限，的或数据分析师也（完全掌握sql，r，统计等知识）完全有可能向bi工程师或数据挖掘方向发展中，只是因为技能的侧重于相同而己。
数据分析师需求较大，特别这对较大型手机的公司，从总部各单位部门到分公司甚至营业部都很有可能会配备完善自己的数据分析师，工作就像以数据查询及能完成报告为主兼顾，技能更强调于ppt，sql。这类分析师的能力差异主要注意体现出来在行业经验及业务理解上。其他岗位包括数据挖掘，建模等岗位要注意在聚集公司总部，岗位数量上会不能超过数据分析，编程技能及统计知识特别要求会更高，来讲对具体数据疯狂挖掘项目经验也有要求。
跪求数据分析师的前景，在未来几年应该肯定极其好混的，但更长远看就未必会像其他答主所描绘的这样美好；目前数据分析师吃香很大程度上是由于近几年各种数据相关的概念相继又出现，造成数据分析师仍供不应求，但这种供求情况终会提升平衡，红利会渐渐消失不见。
另外，就目前情况来看，数据分析师入门难度两者相比很多行业的确算高，不像当医生的需要有医学背景，律师/工程师则具体的要求咨询从业资格。我以为，简单sql查询语句在不久的未来很快就会成为一种通用技能，就类似现在office三件套的存在，到那时侯很简单数据处理工作就不要招聘人才专门买的数据分析师了。
所以我就从长远来看，若要在行业内达到竞争力，实在不行在就业务方向学习积累经验建立起起自己的壁垒，的话那就在技术方面小有。若带到原地的话，涨潮的时候但是会被淹死的哦~~
