随着信息获取的迅猛发展，数据的数量越来越多，数据集的多样性也越来越多。差异数据的存在促使了数据分析师的出现，他们或技术或实践两者结合，从中提取出大宗高质量的数据，为各种有关任务提供大量有用的数据。
作为一个数据分析师，既要有实践能力，又要掌握技术知识，以有效提取和处理数据。在实践中，要制定合理的数据收集工作计划，调研数据来源，确定数据筛选标准，清理和组织数据，最后完成汇总和存储工作。而在技术方面，要掌握大数据管理，云服务，编程，机器学习/人工智能，数据可视化，SQL数据库等多种技术。
此外，一个出色的数据分析师应该能够通过探索、推理和预测数据发现新的业务机会和可能性。他们拥有视觉分析和定量分析的双重能力，能够从非常多的，多样的数据中发掘有价值的信息，挖掘客户行为模式。
因此，可以看出，数据分析师提取数据需要运用实践与技术相结合的技能，及通过探索与发现数据间的规律来获得有价值的信息，这能够为政府、企业及其他机构提供更好的数据支持。
