我從技術發展趨勢和數據分析本身的訴求這兩個方面來說說我的個人看法。

首先，當前數據分析領域已經在廣泛使用人工智能相關技術了，機器學習本身就是數據分析的兩種基本方式之一，在當前大數據和大算力的推動下，機器學習在數據分析領域正發揮著越來越重要的作用。

從技術發展趨勢來看，未來規則清晰且數據維度明確的領域，基礎的數據分析任務是完全可以采用智能體來完成的，而且現在很多數據分析工具已經在往這個方面發展了，相信隨著物聯網的部署，未來大量的基礎數據分析任務都將會自動完成。

數據分析崗位的定義雖然是圍繞數據分析任務來展開的，但是數據分析崗位所做的工作不僅僅是完成數據分析，還需要結合場景來完成數據的預處理、算法設計、訓練、驗證和應用。

實際上，當前的智能體往往都是使用數據分析人員提供的數據，智能體自身的數據處理能力還比較弱，而且智能體對于數據價值的判斷能力也比較弱，這些都需要數據分析人員來進行標注和處理。

從當前人工智能技術的應用情況和創新方式來看，未來較長一段時間內，數據分析領域不僅不能被人工智能技術所取代，反而需要大量掌握大數據和人工智能技術的專業人才。

相信在工業互聯網時代，數據分析領域會釋放出大量的人才需求，其中很多崗位都屬于高附加值崗位。

在云計算、大數據、物聯網和人工智能等技術的推動下，數據分析崗位的任務邊界會逐漸得到拓展，所以對于數據分析崗位的從業者來說，積極關注當前的技術發展趨勢是非常重要的。

數據分析崗位的核心任務是完成數據的價值化，而數據價值化的重要出口就是人工智能應用（智能體），所以從這個角度來看，人工智能技術也是高度依賴數據分析的，或者說二者是不能分開的。

從技術發展趨勢來看，未來在物聯網和機器人的推動下，從虛擬仿真走向虛實融合，甚至是虛實聯動，將是一個大趨勢，而能夠驅動這個過程的核心因素就是數據，所以圍繞數據處理、分析和應用相關崗位的從業者會有更大的發展空間。

最后，如果有大數據、人工智能相關的問題，歡迎跟我探討交流。