我相信将业务分析师整合到数据科学团队中非常有意义。

出于多种原因：

• 业务部门和数据科学团队之间会有很多互动。BA 用于充当 IT 和业务功能之间的接口层。这比看起来要困难得多，因为 IT 和（例如）销售和营销人员在本质上是截然不同的。将它们放在同一页面上需要大量的耐心和经验。提示：在与销售或会计交谈时，不要一开始就谈论开源的优点！
• BA 通常比 DS 拥有更好的领域知识。他们可以在项目的初始阶段提供很大帮助，因为他们往往对业务有更自然的“感觉”（例如，哪些结果是可能的，哪些不是，我们预测一个罕见的事件，一些抽样不足/过度抽样是依次类推，什么样的结果没有新闻，什么样的结果如此令人惊讶以至于应该立即引起董事会注意等）。数据科学类型擅长在问题提出后找到正确的答案，但提出正确的问题可以说更重要。这是 BA 可以帮助完成的任务。
• 业务分析的存在时间更长，因此周围有大量经验丰富的人。数据科学年轻但性感，在简历中看起来很漂亮，因此很容易说服一个对基础业务有深入了解并与公司主要参与者关系良好的聪明人成为项目成员。这是一个双赢的局面。

我不是业务分析师，所以我想你必须接受我要说的一些话。据我了解，业务分析师的职责集中在改进公司内部的流程上，例如如何实施某些技术来改进工作流程，他们应该了解这些技术如何改进工作流程或产品等，并管理这些改善项目。

这似乎在抽象层面上与数据科学不同，因为它正在探索已知的未知数（“我们的过程可以改进吗？存在哪些可以改进它的技术/方法？”），而数据科学非常适合探索未知的未知数。例如，为什么这特别适合我们的工作流程/产品？数据科学擅长抛出你意想不到的结果，这也是它如此有价值的原因之一。我这样说可能是错误的，但根据公司和需求，业务分析似乎是相对自由的形式，而数据科学的方法论则不那么主观。

考虑到这一点，也许数据科学家可以更好地为您的业务分析师决策提供信息？但反过来说，BA 或许可以用来更好地告知数据科学家业务流程，或者您的 BA 可以专注于改进流程以使您的数据科学家的生活更轻松，例如非自动化环境中的数据管道（例如：我们如何从我们的汽车展厅收集更多有用的数据？DS 需要哪些技术，我们如何实施它们？）。