互聯網本身具有數字化和交互性的特點，給數據的收集、整理和研究帶來了革命性的突破。以前“原子世界”的數據分析師要花費大量的金錢(資金、資源、時間)來獲取支撐研究分析的數據，數據的豐富性、全面性、連續性、時效性都比互聯網時代差很多。
與傳統的數據分析師相比，互聯網時代的數據分析師面臨的不是數據短缺，而是數據過剩。所以互聯網時代的數據分析師必須學會利用技術手段高效處理數據。更重要的是，互聯網時代的數據分析師要在數據研究的方法論上不斷創新和突破。
就行業而言，數據分析師的價值也差不多。就新聞出版行業而言，媒體經營者能否準確、詳細、及時地了解受眾情況和變化趨勢，是媒體成敗的關鍵。
擴展數據
數據科學家這個職業的定義有點寬泛。也叫數據科學家，不同行業不同公司做的工作可能差別很大。
有的偏機器學習和建模，有的偏數據分析。壹些被稱為數據科學家，他們做許多類似於軟件工程師(SWE)的事情。有的產品偏，款式短、平、快。有些長期研究看的是壹兩年甚至更長時間的效果。
數據分析的最終目的是通過數據分析指導產品改進的能力。歸根結底，任何技能都需要服務於這個目的。
百度百科-數據分析師