علم البيانات مقابل علم القرار: أيهما يجب أن تختار؟

الآن ، اعتدنا على القول بأن عالم البيانات هو " أكثر الوظائف جاذبية في القرن الحادي والعشرين ." نظرًا لأن الشركات في جميع أنحاء العالم تدرك إمكانات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإن الطلب على علماء البيانات يرتفع فقط. في حين أنه من الصحيح أن علماء البيانات هم السحرة الذين يساعدون في الكشف عن التصاميم المخفية من داخل مجموعات البيانات الضخمة ، لا أحد يتحدث عن المساهمات القيمة للأبطال المجهولين في عالم التكنولوجيا والأعمال - علماء القرار.

الآن ، يجب أن تتساءل ، " ما الفرق بين عالم البيانات وعالم القرار؟"

وفقًا لـ Data Science Central ، فإن "عالم البيانات هو متخصص في البحث عن رؤى من البيانات بعد أن يتم جمع هذه البيانات ومعالجتها وتنظيمها بواسطة مهندس البيانات. يعتبر عالم القرار البيانات كأداة لاتخاذ القرارات وحل مشاكل الأعمال ".

لكن الأهم من ذلك ، ما هو علم القرار؟

بشكل أساسي ، العلاقة بين علم البيانات وعلم القرار عميقة. بينما تدمج Data Science الرياضيات والتكنولوجيا لاستخراج الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام التحليل والتصور والحسابات الرياضية ، فإن Decision Science هو تطبيق متعدد التخصصات للرياضيات والأعمال والتكنولوجيا والتفكير التصميمي والعلوم السلوكية.

يهدف علم البيانات إلى استخلاص الأفكار ، ويسعى Decision Science إلى تحويل تلك الأفكار إلى قرارات تجارية قابلة للتنفيذ. على حد تعبير ديراج راجارام ، الرئيس التنفيذي لشركة Mu Sigma -

"بينما يدور علماء البيانات حول إنشاء التحليلات ، فإن علماء القرار يساعدون الشركات على استهلاكها".

يعطي علم البيانات أهمية قصوى للبيانات والتحليلات للعثور على رؤى مفيدة لاستخدام الأعمال. ومع ذلك ، فإن علم القرار هو الذي يساعد في تشكيل الرؤى في قرارات الأعمال الموجهة نحو البيانات.

ومن ثم ، غالبًا ما يشار إليه أيضًا باسم علم بيانات الأعمال الذي يجمع بين الجوانب الأساسية (تقنيات وأدوات علوم البيانات) والاجتماعية (سياق الأعمال) والوظيفية (معالجة المعلومات) للأعمال التجارية لخلق قيمة حقيقية من البيانات.

في ضوء الطبيعة المعقدة والغامضة بشكل متزايد لمشهد الأعمال ، لا يمكن أن يصبح النجاح الحقيقي للشركة ملموسًا إلا عندما تدرك قيمة كل من علماء البيانات وعلماء القرار.

معًا ، يمكن لهؤلاء المحترفين إحداث ثورة في سيناريو العمل نحو الأفضل. يمكن لعلماء البيانات الاهتمام بجزء تحليلات البيانات ، بينما يمكن لعلماء القرار التعامل مع سياق الأعمال الخاص به عن طريق تحويل البيانات إلى رؤى موضوعية خاصة بالسياق والتي يمكن أن تعزز اتخاذ قرارات أفضل وأسرع في المؤسسات.

مصدر

علم البيانات مقابل علم القرار

دعونا الآن نتعمق أكثر في مناقشة علوم البيانات مقابل علم القرار من خلال النظر في تصرفات علماء البيانات وعلماء القرار. نظرًا لأن عملية التفكير تلعب دورًا مهمًا في التأثير على العمل وقيادته ، فإننا نأمل في تسليط الضوء على مجالين ناشئين للدراسة من خلال تشريح الطريقة التي يتعامل بها علماء البيانات وعلماء القرار مع البيانات.

علماء البيانات

يعتبرون البيانات كأداة للابتكار. تعتبر البيانات لعلماء البيانات وسيلة لفهم المواقف والأشياء وتفسيرها وتحليلها لبناء منتجات أفضل وتشجيع اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات. ومن ثم ، يولي علماء البيانات أهمية أساسية لجودة البيانات ، والتحليل ، والأساليب الإحصائية - يعتبر سياق الأعمال ثانويًا بالنسبة لهم.

الهدف النهائي لعلماء البيانات هو جمع بيانات عالية الجودة وتطبيق مناهج إحصائية قوية عليها لتسهيل تطوير المنتج. جودة البيانات شيء لا يمكنهم التنازل عنه لأنه يؤثر على عملية بناء المنتج بأكملها - كلما كانت جودة البيانات أفضل ، كان المنتج أفضل.

يتعامل علماء البيانات مع البيانات من حيث أنماط البيانات ومعالجة البيانات والخوارزميات والإحصاءات. إنهم مهووسون بشكل خاص بإيجاد العلاقات السببية ، وبالتالي ، فهم غالبًا ما يلعبون بالتحليل العميق والإحصاءات التجريبية.

علماء القرار

يعتبرون البيانات كأداة تقود قرارات أفضل. ينظر علماء القرار إلى تحليل البيانات من منظور اتخاذ القرار. إنهم مكرسون لإيجاد طرق مختلفة لتحليل البيانات لحل تحديات العمل المحددة للعملاء / العملاء.

بالنسبة لعلماء القرار ، يأتي الجانب التجاري للمشكلة أولاً. بينما يركز علماء البيانات على إيجاد رؤى من خلال مناهج إحصائية مختلفة ، يهدف علماء القرار إلى الكشف عن الرؤى التي يمكن أن تؤدي إلى اتخاذ أفضل القرارات لمعالجة مشكلة العمل المطروحة. على هذا النحو ، يعتمد تحليل البيانات لعلماء البيانات إلى حد كبير على قرار العمل الذي يجب تنفيذه.

عادة ، يحتاج علماء القرار إلى الحصول على عرض 360 درجة لتحدي الأعمال المطروح ، ومن ثم النظر في نوع التحليل وتقنيات التصور والفهم السلوكي التي يمكن أن تساعد المنظمة في اتخاذ القرار الصحيح وفقًا لذلك.

وبالتالي ، يجب أن يكون علماء القرار قادرين على العمل مع العديد من مصادر البيانات والمدخلات التي يتم اختيارها بعناية بناءً على قدرتهم على حل مشكلة العمل. يجب أن يكون علماء القرار قادرين على معرفة متى يكون من حقهم المضي قدمًا في اتخاذ قرار بناءً على الارتباطات ومتى يحتاجون إلى الانتقال إلى تجربة أخرى تمامًا.

خلاصة القول - يجب أن يمتلك علماء القرار منحنى ذهنيًا تحليليًا جنبًا إلى جنب مع الفطنة التجارية القوية. هدفهم النهائي هو الاستفادة من البيانات والإحصاءات بطرق تعزز عملية صنع القرار التجاري وتحسن الميزانية والإنفاق التسويقي.

الحكم النهائي

وفقًا للإحصاءات الأخيرة ، هناك طلب كبير على علماء البيانات ونقص هائل في الصناعة ، والذي لا بد أن يتصاعد في المستقبل. بطبيعة الحال ، هناك عدد متزايد من الشركات والمؤسسات في مهمة لسد النقص في المواهب. يزداد الطلب الآن على دورات علوم البيانات ومن المرجح أن يزداد هذا الاتجاه في السنوات القادمة.

ومع ذلك ، في السعي وراء علماء البيانات ، غالبًا ما تميل الشركات إلى نسيان أن علم البيانات ليس سوى جانب واحد من الصورة الأكبر. بعد كل شيء ، إذا كانت لديك الرؤى في متناول اليد ولكن لا يوجد أحد يعطي توجيهًا أو شكلًا لتلك الأفكار ، فما هي فائدتها لعملك؟

في حين أن التحليلات عنصر حاسم في "مساعدة" الشركات على اتخاذ قرارات أفضل ، فإن علم القرار هو الذي يكمل المعادلة بأكملها.

لسوء الحظ ، فإن علماء القرار هم أكثر ندرة من علماء البيانات. هؤلاء المحترفون متعددو الاستخدامات ماهرون في مزج الأعمال والرياضيات والتكنولوجيا والعلوم السلوكية لمساعدة الشركات على اتخاذ القرارات الصحيحة. لديهم القدرة على تجميع الأفكار الجديدة من تحديات الأعمال ، مهما كانت.

في حين أن علماء البيانات هم خبراء "متخصصون في المشكلات" ويمكنهم استخدام الرياضيات والإحصاءات والتكنولوجيا لحل مشكلات معينة ، فإن علماء القرار مستعدين لجميع أنواع مواقف الأعمال.

في الختام ، إذا أرادت منظمة في العالم الحديث أن تظهر كفائزة ، فيجب أن تحصل على علماء البيانات وعلماء القرار. يمكن فقط للجمع والتعاون بين كليهما أن ينقل معنى إلى الدائرة الكاملة للأعمال - من خلال الجمع بين تحليلات البيانات وجانب الأعمال معًا ، يمكن لعلماء البيانات وعلماء القرار توليد الإمكانات الحقيقية للبيانات الضخمة واتخاذ القرارات الموجهة نحو البيانات.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن Python وعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.