美国商业分析和数据科学专业的联系和区别从工作内容来看，商业分析(BA)主要是承担业务领域的功能设计、流程梳理、系统建设需求规范化等，典型职位是BusinessAnalyst。BA需要丰富的行业知识，对企业内部现有业务的深刻了解，具备业务诊断和优化方案设计的能力。通常的BA会有业务侧重，比如战略、CRM，SCM，HR，Finance(一般称为FA)等。
数据分析只是BA的核心技能之一。当然BA在分析过程中必须有足够的数据敏感性，知道应该寻找什么样的数据回答自己面临的业务问题。
数据科学范围比较广，一般包含datascientist，dataengineer和BA三方面的角色。datascientist侧重于建模和优化，dataengineer侧重于数据准备和数据清洗处理。在这个框架下，BA就成为业务和数据分析的桥梁，负责把业务挑战转化为合适的数学问题，配合datascientist完成模型所需数据的范围定义，数据清洗转换需求提出，最终的模型deployment和嵌入进现有的业务流程。
所以，BA更偏向于业务，负责提出正确的问题；datascientist负责构建有效的模型，回答BA提出的问题；dataengineer负责准备数据，提供数据和系统的支撑。