数据科学团队要成功地执行分析项目，需要发挥某些关键作用才能使数据科学团队的功能发挥到极致。关键角色有七个。
每个键在开发成功的分析项目中都起着至关重要的作用。考虑列出的七个角色没有硬性规定，可以根据项目范围、参与者的技能和组织结构减少或增加使用它们。
例子 –
对于一个小型的、多才多艺的团队，列出的这七个角色可能只需要三到四个人来完成，但相反的大型项目可能需要 20 人或更多人来完成列出的角色。
数据分析项目的关键角色：
- 企业用户：
- 业务用户是了解项目主要领域的人，也基本上从结果中受益。
- 该用户就获得的结果的价值以及如何完成输出操作提供建议并咨询项目团队。
- 项目主管中的业务经理、直线经理或深度主题专家担任此角色。
- 项目资助 ：
- 项目发起人是负责启动项目的人。项目发起人提供项目的实际需求并介绍基本业务问题。
- 他通常提供资金并衡量项目团队最终产出的价值程度。
- 此人介绍主要关注点并扫除所需的输出。
- 专案经理 ：
- 此人确保按时并达到预期质量的关键里程碑和项目目的。
- 商业智能分析师：
- Business Intelligence Analyst 基于对数据、关键绩效指标 (KPI)、关键矩阵和从报告角度的商业智能的详细而深入的理解，提供业务领域的完善。
- 此人通常创建面板和报告，并了解数据馈送和来源。
- 数据库管理员 (DBA) :
- DBA 促进和安排数据库环境以支持从事项目的团队的分析需求。
- 他的职责可能包括为关键数据库或表提供许可，并确保适当的安全阶段位于与数据存储库相关的正确位置。
- 数据工程师：
- 数据工程师掌握深厚的技术技能，协助调优用于数据管理和数据提取的 SQL 查询，并为将数据引入分析沙箱提供支持。
- 数据工程师与数据科学家合作，帮助以正确的方式构建数据以进行分析。
- 数据科学家：
- 数据科学家利用分析技术、数据建模和对给定业务问题应用正确的分析技术的主题专业知识来促进。
- 他确保满足总体分析目标。
- 数据科学家概述并应用分析方法，并着手处理相关项目可用的数据。