인터넷은 고도의 디지털화와 상호성이라는 특징을 갖고 있으며, 이러한 특징으로 인해 데이터 수집·정리·연구에 혁명적인 변혁을 일으켰다. 이전의 ‘원자 세계’에서 데이터 분석가는 비싼 비용(자금·자원·시간)을 들여 데이터를 얻고 연구하고 분석했으나 데이터의 양이 방대하고 데이터 자체의 전면성·연속성·적시성의 특징은 인터넷 시대와 큰 격차를 보였다. 기존의 데이터 분석가와 달리 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 부족이 아닌 데이터 과잉 문제에 직면해 있다. 이에 새로운 슈커들은 반드시 기술적인 수단을 이용해 고효율의 데이터 처리 방법을 배워야 한다. 더 중요한 것은 인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 연구 방법론에 대해 끊임없는 혁신을 해야 한다는 점이다. 산업에서도 데이터 분석가의 가치는 매우 중요하다. 신문출판업을 예를 들면, 어떤 시대라도 매체 운영자들이 정확하고 자세하며 신속하게 청중들의 상황과 변화를 이해하는 것이 매체 운영 성패의 핵심이다. 신문·출판 등의 콘텐츠산업에서는 데이터 분석가들이 콘텐츠 소비자들에 대한 데이터 분석 능력을 발휘하여 신문출판 기관의 고객 서비스를 개선시킬 수 있다.
인터넷 시대의 데이터 분석가는 데이터 과잉 문제에 직면해있어, 기술적인 수단을 사용하는 고효율 데이터 처리 방법을 배워야 한다. 또한 데이터 연구 방법론에 대한 끊임없는 혁신도 요구된다. 소비자 데이터 분석을 통해 고객 서비스를 개선시키는 등 산업에서도 데이터 분석가의 가치는 매우 높다.