비정형 데이터가 흔히 분석 대상이 되는데, 이를 정형 혹은 표준 형태로 변환해야 하며, 기존 데이터의 복잡한 구조를 관계형 데이터 분석 도구가 원하는 형태로 변환해야 하므로 데이터 분석가에게는 분석 데이터 수집과 처리 역량이 필요하다. 이를 위해 통계 기법을 활용하고 차트나 도표를 이해할 줄 알아야 한다. 
데이터 분석가에 필요한 역량은 크게 4가지 정도가 된다. 첫째, 분석을 위한 데이터 수집 및 처리에 대한 역량을 갖추고 있어야 한다. 보통 엑셀과 같은 극도로 정형화된 데이터가 분석 대상이 되는 경우는 많지 않다. 매우 복잡하고 형태가 제각각인 비정형 데이터가 대상이 되는 경우가 많다. 비정형 데이터를 데이터 분석에 필요한 정형 데이터나 표준 형태로 변환한 후 처리해야 한다. 또한, 기존의 데이터가 오래전에 사용하던 복잡한 구조로 되어있는 경우가 많다. 현재 각 기업과 공공기관의 대부분의 데이터는 테이블 형태의 관계형 데이터베이스에 많이 축적되어 있다. 이 때문에 데이터를 관계형(Relational Database) 데이터 분석 도구가 요구하는 형태로 바꾸어 주어야 한다. 현재 데이터 형태 변경을 위한 응용프로그램이 많이 나와 있으므로 이를 적극 활용하는 방법을 터득해야 한다. 두 번째로 필요한 역량은 기본적인 통계 기법에 대한 이해이다. 데이터 분석은 결국은 통계 기법을 활용할 수밖에 없다. 합이나 평균 같은 단순한 통계를 넘어 회귀 분석, 조건부 확률 등의 수학적 지식이 요구되는 통계 기법들을 익혀야 한다. 세 번째는 분석결과를 보여주기 위한 도구인 각종 챠트나 도표 등에 대한 이해와 이를 활용할 수 있는 역량이 필요하다.