在数据驱动型组织中，几个关键的数据科学角色对于有效使用数据和创建数据驱动的文化至关重要。除了数据分析师、数据管理人员和数据科学家之外，还有其他一些重要角色可以引导组织在数据驱动决策方面取得成功。

数据工程师负责设计、构建和维护数据收集、存储和处理所需的基设施构和系统。数据工程师负责保护数据管道，使其高效、可扩展且可靠，使数据从各种数据源顺畅地流到分析平台。

数据架构师负责设计并实施组织的整体数据架构。他们需要创建数据管理系统的蓝图，以便对数据进行整理、整合和访问。

商业智能 (BI) 开发人员负责创建和管理 BI 解决方案，例如仪表板和报告系统。他们通过可视化工具将原始数据转化为有意义的洞察信息，帮助利益相关者做出明智决策。

机器学习工程师是构建、部署和维护机器学习模型的专家。他们与数据科学家密切合作，实施可以预测结果并实现决策过程自动化的算法。

首席数据官 (CDO) 是一种管理角色，负责监督组织的数据战略和治理，确保数据计划符合业务目标、合规标准和最佳实践。

首席人工智能官 (CAIO) 是一个执行角色，负责指导组织应对 AI 应用的复杂问题。他们提供战略领导，并监督 AI 技术的开发、战略和实施。

数据分析师是负责分析和解释复杂数据集的专业人员，通过提供洞察助力获得实际效果。他们使用统计方法和工具来识别趋势、模式和相关性。

数据库管理员 (DBA) 负责管理和维护数据库系统。他们要保护数据，确保数据的安全存储和定期备份，并且能够有效检索数据。数据库管理员还需要优化数据库性能，解决所有数据相关问题。

数据隐私官负责确保数据处理实践符合隐私法律法规。他们制定政策和实践来保护敏感信息，维护客户信任。

AI/ML 运营 (MLOps) 工程师负责管理生产环境中机器学习模型的部署、监控和维护。MLOps 工程师确保模型高效运行，并根据需要进行更新。