数据经纪人可以使用数据分析工具和技术来提供有价值的洞见和见解，首先要明确业务需求，了解需要解决的问题或者探索的方向。然后收集相关的数据，可以从内部系统中获取数据，也可以从外部数据源进行数据采集。接下来，对数据进行清洗和预处理，确保数据质量和完整性。然后选择合适的数据分析工具，比如Excel、Python、R、Tableau等，根据具体情况选择合适的工具进行分析。
在数据分析过程中，可以运用统计分析、机器学习算法等方法，挖掘数据中潜在的规律和关联。通过数据可视化，将分析结果以图表、报表的形式展现出来，使得管理者能够直观地理解数据背后的含义。此外，数据经纪人还可以借助数据挖掘技术，发现数据中的隐藏模式和趋势，为管理者提供更深层次的见解。
为了提供有价值的洞见和见解，数据经纪人需要具备良好的业务理解能力和数据分析能力。需要深入了解行业背景和业务流程，明确业务指标和关键影响因素，从而能够将数据分析结果与实际业务情况结合起来，为管理者提供具有指导意义的见解和建议。
在实际操作中，数据经纪人可以通过案例分析的方式，将数据分析的成果与业务实际相结合，向管理者展示数据分析的效果和应用场景，从而增加管理者对数据分析价值的认知和信任。
综上所述，数据经纪人可以通过明确业务需求、数据清洗和处理、选用合适的工具和技术、数据分析和挖掘、数据可视化和业务结合等方法，提供有价值的洞见和见解。