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可以看出，不同类型的分析人才在分析流程中起的作用不一样，但每类人才都发挥着不可或缺的作用。同时，上述流程也决定了分析人才必须是跨学科人才，兼具研究者、程序员、统计学家、管理者等多种技能。Toby Segaran认为，典型的分析型人才的日常工作包括使用多种程序设计语言实现一个多阶段处理流程，使用统计软件进行假设检验或回归分析，在并行计算平台Hadoop上为大规模数据处理产品与服务设计算法，或与企业内部其他成员沟通分析结果。同时具备这些能力的人才十分稀缺，不止是银行，一般企业也很难招聘到这样的人才。甚至Google的首席经济学家范里安也承认，即使是Google这样有吸引力的公司也很难招募到足够数量的、合适的分析专家。
2．增加分析师数量解决银行分析师资源不足
根据前文分析，从海量的数据中挖掘有价值的信息，将数据转变为知识的分析型人才资源非常稀缺。解决银行分析师资源不足可通过增加分析师的数量、提升分析师的工作效率等方式进行扩充。
（1）充分发掘内部人才潜能。商业银行内部的各个部门可能已经存在具有分析能力的人才，只不过他们的岗位名称上没有注明“分析师”的字样。银行管理层可以对内部员工能力做一次普查，这样不仅能发现有分析能力的人才，同时也能更准确地评估银行自身分析能力的缺口大小。对银行内部的这些分析师人才，可以由高水平分析师对一般分析问题进行标准化、模型化设计，并对这些分析人员进行应用培训，以帮助他们更好地胜任分析师工作。
（2）外部招募分析师人才。当银行出现分析师缺口时，可通过两条途径进行招聘。一是与专业的人才市场中介机构合作等方式在社会招聘分析型人才。这些机构对人才分布状况往往比较了解，具有较大的人力资源池。通过给中介机构平台提供招聘需求和分析师人才条件，让中介机构给商业银行匹配所需人才，也能使招聘更有针对性。二是与高校合作，促进提升高校毕业生对分析师工作的认识，从而能够更容易招聘到想从事分析师工作且符合条件的毕业生。
（3）提升分析资源利用效率。提升分析师的工作效率，能使分析资源为企业创造最大价值。可采取的方法有：一是建立信息技术架构使分析师能高效获取和使用数据资源，把更多的时间花在分析和理解数据上，从而更能发挥其创造性才能，而不用把时间浪费在搜集、整理数据上；二是加强分析师与需求部门之间的沟通，使分析师准确理解需求的目的和意义，从而大大减少因不必要或错误的工作所产生的浪费；三是复用分析成果，将分析师的分析总结成流程、模板，鼓励其他分析师复用已有的分析流程、模板以及模型，提升分析师的工作效率；四是有效管理需求质量，安排需求的优先级，把有限的分析资源安排到最需要的地方去，提高分析师实际产出的效率。
3．采用卓越中心型架构组织管理分析师队伍
招募到分析人才之后，商业银行应把分析师队伍部署到解决银行中最重要的任务、最能发挥他们价值的工作中去，同时还要让分析师之间有足够的机会相互沟通、探讨以提升专业技能和经验。因此，商业银行需确定好人才的组织架构以充分发挥分析师队伍的价值，让分析型人才在“靠近业务”（close to the business）的同时“彼此靠近”（close to each other）。埃森哲公司研究团队经过调研将大型企业中分析师队伍的组织架构分为五种类型，如图4所示。
信息技术的发展和应用为商业银行积累了海量数据，但是如何改变“数据丰富，
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