数据科学和商业分析都是与数据相关的领域，但它们在具体的工作内容和应用场景上有明显的区别。
数据科学
数据科学是一门跨学科的综合学科，不仅包含了数学、统计学、计算机科学等基础学科，还涉及了数据可视化、机器学习、人工智能等前沿技术。数据科学的主要任务是通过探索数据并从中发掘规律，以此帮助企业或机构作出决策，改进业务等。
数据科学家需要熟练掌握数据处理、建模、可视化等技术手段，以及用于数据分析的编程语言和工具，比如Python、R、SQL等。他们通常需要从数据中挖掘出价值，以此为企业或机构提供决策支持，如服务推荐、营销策略等。
一个例子是，某电商平台的数据科学家使用Python对用户的购物记录进行聚类分析，以此将用户划分成几个不同的群体，并将每个群体的购物偏好和需求进行区分，并根据这些区别来针对性的做出深度营销和服务推荐。
商业分析
商业分析是一项通过分析数据来形成商业战略，并进一步实施商业决策的活动。商业分析师通常需要了解企业的目标、使命和战略，同时需要深入了解客户的需求和市场竞争情况，以制定并实施商业方案。
商业分析师不仅需要掌握数据分析的技术手段，更需要了解企业的商业运作背景和市场情况，以便产生有深远意义的分析结果。商业分析师需要使用的工具包括但不限于Excel, Power BI, SPSS, Tableau等。
一个例子是，某消费品公司的商业分析师通过分析市场数据和用户行为，发现一些潜在的消费者群体和市场需求，进而和团队制定了一个以此为基础的产品和市场销售策略。
综上所述，虽然数据科学和商业分析都是在处理数据方面的，但截然不同的职责要求使它们各自有不同的技能和关注点。简单来讲，数据科学主要关注数据，商业分析更关注于商业决策和策略的制定。