自亮身份：目前在加拿大最大的紙媒集團任職data science manager，曾任Loblow某子公司CEO Office的business analyst，你問的兩個職位我都有工作經歷和發言權。
從工作內容來看，商業分析(BA)主要是承擔業務領域的功能設計、流程梳理、系統建設需求規範化等，典型職位是Business Analyst。BA需要豐富的行業知識，對企業內部現有業務的深刻了解，具備業務診斷和最佳化方案設計的能力。通常的BA會有業務側重，比如戰略、CRM，SCM，HR，Finance(一般稱為FA)等。
資料分析只是BA的核心技能之一。當然BA在分析過程中必須有足夠的資料敏感性，知道應該尋找什麼樣的資料回答自己面臨的業務問題。
資料科學範圍比較廣，一般包含data scientist，data engineer和BA三方面的角色。data scientist側重於建模和最佳化，data engineer側重於資料準備和資料清洗處理。在這個框架下，BA就成為業務和資料分析的橋樑，負責把業務挑戰轉化為合適的數學問題，配合data scientist完成模型所需資料的範圍定義，資料清洗轉換需求提出，最終的模型deployment和嵌入進現有的業務流程。
所以，BA更偏向於業務，負責提出正確的問題；data scientist負責構建有效的模型，回答BA提出的問題；data engineer負責準備資料，提供資料和系統的支撐。
自亮身份：目前在加拿大最大的紙媒集團任職data science manager，曾任Loblow某子公司CEO Office的business analyst，你問的兩個職位我都有工作經歷和發言權。
從工作內容來看，商業分析(BA)主要是承擔業務領域的功能設計、流程梳理、系統建設需求規範化等，典型職位是Business Analyst。BA需要豐富的行業知識，對企業內部現有業務的深刻了解，具備業務診斷和最佳化方案設計的能力。通常的BA會有業務側重，比如戰略、CRM，SCM，HR，Finance(一般稱為FA)等。
資料分析只是BA的核心技能之一。當然BA在分析過程中必須有足夠的資料敏感性，知道應該尋找什麼樣的資料回答自己面臨的業務問題。
資料科學範圍比較廣，一般包含data scientist，data engineer和BA三方面的角色。data scientist側重於建模和最佳化，data engineer側重於資料準備和資料清洗處理。在這個框架下，BA就成為業務和資料分析的橋樑，負責把業務挑戰轉化為合適的數學問題，配合data scientist完成模型所需資料的範圍定義，資料清洗轉換需求提出，最終的模型deployment和嵌入進現有的業務流程。
所以，BA更偏向於業務，負責提出正確的問題；data scientist負責構建有效的模型，回答BA提出的問題；data engineer負責準備資料，提供資料和系統的支撐。