大数据的出现，扩展了数据的广度和深度，为全世界的数据科学家注入了创新活力。这些人在企业中发挥的作用越来越关键，包括统计学家、技术专家和商业专家，以及以其他形式存在的数据分析师。Indeed.com报告显示，数据分析行业的增长率已超过4000%，对这些对高级数学，数据工程相关领域专业的专业人才的需求，空前高涨。

鉴于现状，我们必须区分数据分析师和业务分析师的工作内容。虽然业务分析师和数据科学家都是以数据为中心的角色，但他们的不同之处在于：

业务分析师分析数据，并从与组织整体系统相关的业务角度评估需求。

数据科学家更关注数据库中数据的关系。他们利用自己的技能将数据与业内竞争对手进行比较，对数据进行统计分析，并根据分析提供见解。

业务分析师

数据分析师和业务分析师都是问题的解决者。业务分析师的技能可能包括实施特定软件（如SAP或PeopleSoft应用程序）的专业知识，教育证书通常包括商业学位。业务分析师是公司IT部门与其他部门之间的重要纽带。

数据分析师

然而，数据分析师的主要任务是收集，操作和分析数据。他们准备报告，采用图表和直方图的形式，详细说明他们推断出的重要结果。数据科学家与众不同的是强大的商业头脑以及他对公司组织结构的影响力。优秀的数据科学家不仅能解决业务问题;，他们还会选择正确的问题，他们的解决方案将为公司的发展增添最大的价值。

从许多方面来说，数据分析师更有资格解决问题，因为他们具备多学科技能，可以介入并完成业务分析师的范围 - 他们知道统计学家的算法和工程师的工程。数据库工程师，并具有领域/主题专业知识。

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