¿Por qué un analista de datos debe tener conocimiento de negocios?

la pregunta esencialmente tiene 2 términos:
termino 1: analista de datos
término 2: conocimiento del negocio
nota: la palabra negocio también podría reemplazarse con dominio, por lo que el término 2 es efectivamente conocimiento de dominio.

El análisis de datos generalmente se realiza para probar o refutar hipótesis en un dominio.

hipótesis puede ser cualquier cosa:
1) es probable que un cliente compre un producto junto con el producto B [datos de CRM de negocios]
2) las ondas gravitacionales primordiales detectadas mediante Bicep2 no son fenómenos excepcionales

Queda por demostrar que el fenómeno 2 es universal y no está restringido a esa área bajo observación … pero eso es un asunto diferente.

¿Qué estoy tratando de decir aquí?

el conocimiento de negocios o el conocimiento de dominios le brinda un contexto significativo: contexto para todos los análisis de datos que, de otra manera, significa menos, tales como: la hipótesis A se acepta con los niveles de confianza con los datos dados.

para dar una comparación, el entrenamiento de un atleta sería más útil si él / ella hubiera sabido que se estaba preparando para una maratón y no un sprint.

Además, el conocimiento del dominio también aseguraría que un analista de datos analice los datos de manera objetiva y se asegure de que no seleccione los datos para inclinarse hacia una hipótesis particular [ocurre más a menudo de lo que piensa … tristemente]

la pregunta habría sido irrelevante si las personas de diferentes dominios reforzaran sus habilidades de análisis de datos. Personalmente, me gustaría que los expertos en dominios se conviertan en expertos en análisis de datos y no al revés; ayuda a controlar el secuestro / malinterpretación de los datos [como se explicó anteriormente].

Con datos perfectos (es decir, información cuantitativa sobre todo) no habría necesidad. Puede muy bien modelar toda la lógica de negocios posible como puntos de datos. Pero el mundo aún no está tan cuantificado y la información no es perfecta, por lo que es necesario confiar en el conocimiento empresarial.
Aquellos que piensan que el conocimiento empresarial es esencial para el análisis de datos, realmente no entienden el análisis de datos.