首先，当前数据分析领域已经在广泛使用人工智能相关技术了，机器学习本身就是数据分析的两种基本方式之一，在当前大数据和大算力的推动下，机器学习在数据分析领域正发挥着越来越重要的作用。
从技术发展趋势来看，未来规则清晰且数据维度明确的领域，基础的数据分析任务是完全可以采用智能体来完成的，而且现在很多数据分析工具已经在往这个方面发展了，相信随着物联网的部署，未来大量的基础数据分析任务都将会自动完成。
数据分析岗位的定义虽然是围绕数据分析任务来展开的，但是数据分析岗位所做的工作不仅仅是完成数据分析，还需要结合场景来完成数据的预处理、算法设计、训练、验证和应用。
实际上，当前的智能体往往都是使用数据分析人员提供的数据，智能体自身的数据处理能力还比较弱，而且智能体对于数据价值的判断能力也比较弱，这些都需要数据分析人员来进行标注和处理。
从当前人工智能技术的应用情况和创新方式来看，未来较长一段时间内，数据分析领域不仅不能被人工智能技术所取代，反而需要大量掌握大数据和人工智能技术的专业人才。
相信在工业互联网时代，数据分析领域会释放出大量的人才需求，其中很多岗位都属于高附加值岗位。
在云计算、大数据、物联网和人工智能等技术的推动下，数据分析岗位的任务边界会逐渐得到拓展，所以对于数据分析岗位的从业者来说，积极关注当前的技术发展趋势是非常重要的。
数据分析岗位的核心任务是完成数据的价值化，而数据价值化的重要出口就是人工智能应用(智能体)，所以从这个角度来看，人工智能技术也是高度依赖数据分析的，或者说二者是不能分开的。
从技术发展趋势来看，未来在物联网和机器人的推动下，从虚拟仿真走向虚实融合，甚至是虚实联动，将是一个大趋势，而能够驱动这个过程的核心因素就是数据，所以围绕数据处理、分析和应用相关岗位的从业者会有更大的发展空间。
