数据分析师的角色与业务分析和其他团队有着内在联系。他们必须定期监控 KPI，其主要交付成果是提供可操作的见解，然后其他部门可以使用这些见解来改进自己的流程和结果。
数据科学家与业务相关部门的合作较少，但经常与其他 IT 团卡塔尔博彩数据队密切合作，以制定数据驱动的决策。数据科学家通常需要与工程师合作，尤其是在构建更复杂的模型或处理特别具有挑战性的数据时。
在比较数据分析师与数据科学家的职位时，重要的是要记住，这两个数据管理角色通常都必须与利益相关者合作以提供结果，而对于数据科学家而言，则需要共享和创建长期预测。
交付成果的性质
交付成果是这两个角色的关键部分。数据分析师通过报告、仪表板或视觉演示来展示他们的分析，并且通常需要满足不同部门的需求。他们通常还需要能够向非技术受众展示这些内容。数据科学家则制作算法、数据模型和机器学习解决方案，并将它们呈现给决策者。
数据分析师与数据科学家之间的协作
它们如何相互补充
数据分析师和数据科学家在组织的数据战略中都扮演着至关重要的角色。数据分析师提供的基础见解通常为数据科学家的工作提供指导。
一个例子是数据分析师检查过去趋势、绩效指标和客户行为等信息，然后揭示数据中的重要模式和相关性。这些发现可以指导数据科学家开发预测模型。