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在数据分析家、数据工程师、数据分析师地合作推进下，人工智能和机器学习算法的使用在商业分析平台上已成为主流。数据分析家将能够创建接近生产状态的Data Pipeline。随着数据来源越来越多样化和复杂化，以及数据分析自动化的盛行，企业在大数据分析方面会经历更多的创新。
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在数据分析家、在现在的工作市场中，广义的数据分析家是与数据相关的岗位的统称，在不同的行业或企业里，常出现的相关职位名称有：
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数据分析家 -
数据工程师 -
数据分析师 -
算法工程师 -
业务分析师 -
战略分析师 -
大数据分析师 -
数据分析工程师 -
数据挖掘分析师 -
商业数据分析师
截至2020年9月，美国数据分析家的平均工资为113,309美元（数据来源：Glassdoor），工资范围通常在$83K至$154K美元之间，而这个数字仅仅是底薪，是一个整体收入报酬比较高的岗位类别。
具体到不同的就业城市，数据分析家在旧金山和西雅图的平均工资分别是$140,897和$125,692，分别高于全国平均工资水平24%和11%，而最高工资分别达到$179K和$161K。与商业分析师类似，数据分析家一般从业三到五年之后，可以晋升为高级数据分析家或产品经理。以高级数据分析家/Senior Data Scientist为例，全美的平均工资水平已经高达$134,222，最高范围约为$181K。如果是在一线城市的科技大厂就职，加上股票、奖金等福利，总共收入可达到$18-25K。
数据分析师/Data Analyst（以下简称DA）
数据工程师/Data Engineer（以下简称DE）
数据分析家/Data Scientist（以下简称DS）
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DA负责执行影响公司当前业务范围的行动；DE负责开发DA和DS使用的数据平台；DS的职责是从现有数据中挖掘价值并提出预测未来的洞察力，帮助企业做出数据驱动的决策。
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DA并不直接参与核心商业决策过程，而是通过提供关于公司业绩的静态洞察来间接提供帮助；DE不负责决策；DS则需要积极参与影响公司进程的决策过程。
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DA使用静态建模技术，通过描述性分析总结数据；DE负责数据管道的开发和维护；DS使用机器学习等动态技术来洞察未来。
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机器学习的知识对DA来说并不重要；然而，这对DS来说是必须的；DE不需要有机器学习的知识，但需要有核心的计算机知识如编程和算法，以建立稳定的数据系统。
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DA只需要处理结构化数据；但DS和DE也同时需要处理非结构化数据。
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DA和DS都需要精通数据可视化，但对于DE来说这不是必备技能。
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DA和DS都不需要了解应用程序开发和API的工作原理；然而，这是对 DE最基本的技术需求。
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