一、企业内部数据分析架构

目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。

① 业务统计分析人员：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策；② 数据挖掘人员：知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要；③ 大数据分析人员：海量异构数据，和其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作；④ 业务支持：创建业务报表或进行业务分析；⑤ 报表制作人员：撰写SQL程序进行查询并生成报表；⑥ 数据管理人员：为需求人员提供便捷的数据访问服务；⑦ 数据架构人员：程处理、模型开发和数据质量管理设计所需的架构和方法；⑧ 平台架构人员：负责企业管理平台的安装、配置、管理和维护

二、数据分析师职能和学习路径

无论你是在何种岗位工作，要知道，在大数据时代，成为一个优秀的数据分析师需要具备以下三个方面的能力：首先，需要掌握更加丰富的大数据处理技能，包括统计分析、可视化工具、大数据处理框架、数据挖掘等。理论和技术功底是衡量业务人员和专业人员的标准；其次，要对企业业务有更深的理解，能够根据企业自身特点建立分析模型和方法，不断地进行验证性和探索式分析。如果你不是专精于技术方向，那么业务理解和沟通能力尤为重要；最后，能把分析结果以可视化的形式展现出来，让别人秒懂你的结论，成为讲述“数据故事”的高手。