商业分析(BA)，数据分析(DA)，数据科学(DS)三者之间有什么联系

在面向数据类同学的求职岗，商业分析、数据分析和数据科学，也包括经营分析，数据运营和战略分析，甚至还包括数据产品和数据开发，这篇文章就一起讲讲自己的了解。需要提前预警的是，你要真的对比上述这些职业，不能简单的从工作内容上划分。说实话，到社会和职场中，绝对无法排除先天的学历和后天的运气，岗位和岗位之间存在无法靠努力解决的屏障。按照我目前的理解，他们之间的联系和区别主要是工作职能、技术要求、学历要求、行业特性和发展方向几个角度考虑：

工作职能：商业分析师为事业部的流水和用户增长结果负责，不为数据的生产负责。在设计商业分析师团队时，初衷完全是建造一个提供分析的智囊团。这个时候数据生产已经是稳定的，只是缺乏一些有敏锐商业嗅觉的人，不仅对内做数据分析的工作，还需要承担市场调研和竞对分析的工作，并对最终的商业策略的汇报和结果负责。数据分析师为事业部的数据分析结果负责，数据分析可以是商业分析的一环，但数据分析结果未必全应用于商业，也包括内部运营策略，产品迭代的复盘。数据分析师需要对数据产出的数字和结果负责，包括数据报表和分析结论。当分析商业问题，例如本期各线下店铺盈利结果如何时，和商业分析、经营分析的职能均有交叉。当面对具体的产品、运营问题时，一般都属于数据分析师职能。数据分析师是数据部门的一部分，搭建数据部门是处于技术上的必需，但商业分析不是。数据分析是企业正常发展的结果，但是大多数纯粹的数据分析部门无法承接复杂的商业分析场景，依然需要从战略的角度考虑是否搭建一个商业分析团队，专业的人做专业的事嘛数据科学家是企业内的研究者，通常是从研发部门发展而来。研发部门一开始招了算法工程师，然后从算法范畴延伸出数据科学和nlp等领域，额外招一些硕士及以上的同学。数据科学家需要立刻从数据中挖掘出线索和规律，这些规律是其它分析师无法立刻发现的，例如某个指标还有3%的提升空间，解决后整体的营收提升1%。数据科学家通常对某一领域有专精的研究结果，例如异动归因、推荐系统、业务预测等。经营分析师是为企业、事业部、业务线经营结果负责，看起来和商业分析师背负的责任有点像，但站在公司层面看经营分析，是一条必须从上到下贯彻的事，而不是仅依靠一个核心智囊团。经营分析师站在不同的层级，工作的出发点是相似的——根据当前的经营情况，对未来的经营情况做预估、策略和整理的工作。战略分析师在工作方式上可能和商业分析师有所交叉，但服务的对象，履行的职能完全不同。两者都需要同时了解企业内外发生的事情，站在公司层面给出建议。但战略分析通过更深层次的本质挖掘，对企业人事架构、发展方向、核心经营策略建言献策。他们需要更深入的理解其它公司甚至是其它高层的思路，从根上去改变当前企业的路径。当然，一切都需要背后的老板拍板。数据运营的正确归类是【运营岗-数据分析侧】，也就是在运营部门下，专精数据分析的同学。在工作内容上和数据分析师有较多的交叉，但是解决的问题差别很大。可以简单理解是做同一个操作，回答不同的问题。数据运营要基于既定的运营策略和数据维度，对当前的业务路径做反馈和修正。通俗点说：今天【阿里巴巴-淘天-逛逛-内容运营】这个范畴下，数据表现如何，未来是否需要增加内容创作者？数据产品和数据开发是数据分析师的上游，严格来说，没有数据分析师是可以的，但没有数据开发就没有数据，没有数据产品，开发后的数据无法流畅使用。人少的时候通常是开发兼任产品，但现在小公司基本都靠第三方包圆了。数据开发要对产品的埋点负责，设计数据库的架构，提高数据的实时性、准确性。