代企業已被大量數據淹沒，但是公司決策者并非總能找到一個最有效的方法，從用戶及市場信息中提取商業價值，因此他們需要雇傭一個數據分析師（data scientists）團隊。
原因之一，Mike Cushing(352 Media Group) 曾說：數據分析師可以通過對數據的獨特分析及解釋能力，幫助企業完成商業目標，精確尋找客戶及快速識別市場趨勢。隨著企業的數據量的指數型增長趨勢，管理者對于如何有效地分析它們有時摸不到頭緒。例如，針對不同的研究目的，應該選擇什么樣的數據去分析？運用什么分析方法？甚至如何開始一個數據分析課題？
原因之二，數據分析師能夠幫助企業找到更豐富、更及時的富有商業價值的信息。在收集報告及確保報告真實性的同時，數據分析師還可以向產品經理或企業決策者提供具體化、數量化的決策信息，如用戶消費傾向指數、市場變化趨勢等。
另外，數據分析師還可以通過以下3種途徑獲取商業價值。
1、重新精確定位企業目標客戶。
企業收集并分析客戶的信息越多，越可以了解他們的行為、需求及喜好。這類信息通常也有效地提供了購買/生命周期等信息，如某個顧客現在正在經歷著某種特殊階段（雙收入家庭及一個準備上大學的孩子）。有效地挖掘出如上信息，可以幫助企業辨識購買特定商品傾向最高的客戶群體。同時這也每位合格數據分析師都會具備的基礎能力。
使用可計量的、具有數據導向的方法去解決企業難題。
數年來，企業決策者依靠他們的商業直覺，承擔著巨大的風險，賺進了百萬美元。但是在當今的企業環境中，數據可從多方渠道及市場資源中獲取，決策者大可可以充分利用這些數據資源以降低對項目投資的風險。這時，數據分析師不光可以幫助企業高管制定基于事實的商業決策，在制定重大決策時，尤其高層談判陷入僵局時，數據分析師還可以提供最為公正的、基于數據說話的指導意見。
由數據到商業價值的翻譯者。
最近的一份由Forrester Research發表的報告指出，許多公司都經歷著即便對數據進行了分析，但難以解釋分析結果的窘境。數據分析師不但可以幫助企業決策者解釋數據，同時也可以幫助他們深刻理解數據，并且提供運用到實際商業場景的建議。
