एनालिस्ट अक्सर ये काम करते हैं:

• जानकारी या डेटा को अलग-अलग हिस्सों में तोड़कर जानकारी के अंदरूनी सिद्धांतों, कारणों या तथ्यों की पहचान करना।
• यह तय करने के लिए कि घटनाएँ या प्रोसेस कानूनों, नियमों या स्टैंडर्ड का पालन करते हैं या नहीं, ज़रूरी जानकारी और अपने फैसले का इस्तेमाल करना।
• चीज़ों या लोगों की कीमत, अहमियत या क्वालिटी का अंदाज़ा लगाना।
• जानकारी या डेटा को इकट्ठा करना, कोडिंग करना, कैटेगरी में रखना, कैलकुलेट करना, टेबुलेट करना, ऑडिट करना या वेरिफ़ाई करना।

इंस्पेक्टर को इन कामों में माहिर होना चाहिए:

• साइज़, दूरी और मात्रा का अंदाज़ा लगाना; या किसी काम को करने के लिए ज़रूरी समय, लागत, रिसोर्स या सामान तय करना।
• सभी ज़रूरी सोर्स से जानकारी देखना, पाना और दूसरे तरीके से हासिल करना।
• जानकारी को कैटेगरी में बाँटकर, अंदाज़ा लगाकर, अंतर या समानताएँ पहचानकर और हालात या घटनाओं में बदलाव का पता लगाकर पहचानना।
• गलतियों या दूसरी समस्याओं या कमियों का कारण पहचानने के लिए इक्विपमेंट, स्ट्रक्चर या सामान की जाँच करना।

• एनालिसिस, कैलकुलेशन या प्रेजेंटेशन के मकसद से बायोलॉजिकली बेस्ड डेटा को सर्च किए जा सकने वाले डेटाबेस में प्रोसेस करने के लिए एप्लिकेशन डेवलप करना या मेंटेन करना।
• स्ट्रक्चरल डेटाबेस, प्रोटीन सीक्वेंस मोटिफ डेटाबेस, म्यूटेशन डेटाबेस, जीनोमिक डेटाबेस या जीन एक्सप्रेशन डेटाबेस से जानकारी डालना या निकालना।
• सॉफ्टवेयर पैकेज, स्टैटिस्टिकल एप्लिकेशन या डेटा माइनिंग टेक्नीक का इस्तेमाल करके बायोइन्फॉर्मेटिक्स डेटा को एनालाइज करना या उसमें बदलाव करना।
• डेटा की ज़रूरतों और प्रोग्रामिंग की ज़रूरतों को तय करने और डेटाबेस से जुड़ी रिसर्चिंग एक्टिविटी में मदद देने के लिए रिसर्चर, डॉक्टर या इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी स्टाफ से बात करना।
• डेटा मैनेजमेंट या एरर चेकिंग प्रोसीजर और यूज़र मैनुअल बनाना।
• बड़े पैमाने पर बायोलॉजिकल डेटाबेस की क्वेरी करने के लिए वेब बेस्ड टूल डिजाइन करना या लागू करना।
• डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेवलप करना या लागू करना।
• डेटाबेस में सभी बदलावों, मॉडिफिकेशन या समस्याओं को डॉक्यूमेंट करना।