Data Science vs. Decision Science: Welche sollten Sie wählen?

Mittlerweile sind wir an das Sprichwort gewöhnt, dass Data Scientist der „ sexiest job of the 21st Century “ ist. Da Unternehmen auf der ganzen Welt das Potenzial von Big Data, KI und ML erkennen, steigt die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern nur sprunghaft an. Es stimmt zwar, dass Data Scientists die Zauberer sind, die helfen, die verborgenen Designs in riesigen Datensätzen aufzudecken, aber niemand spricht über die wertvollen Beiträge der unbesungenen Helden der Technologie- und Geschäftswelt – Entscheidungswissenschaftler.

Jetzt fragen Sie sich bestimmt: „ Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Decision Scientist?“

Laut Data Science Central ist „Data Scientist ein Spezialist, der Erkenntnisse aus Daten gewinnt, nachdem diese Daten von einem Data Engineer gesammelt, verarbeitet und strukturiert wurden. Entscheidungswissenschaftler betrachten Daten als Werkzeug, um Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprobleme zu lösen.“

Aber was noch wichtiger ist, was ist Entscheidungswissenschaft?

Im Wesentlichen ist die Verbindung zwischen Data Science und Decision Science tiefgreifend. Während Data Science Mathematik und Technologie integriert, um mithilfe von Analysen, Visualisierungen und mathematischen Berechnungen Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen, ist Decision Science die interdisziplinäre Anwendung von Mathematik, Wirtschaft, Technologie, Design Thinking und Verhaltenswissenschaften.

Data Science zielt darauf ab, Erkenntnisse zu gewinnen, und Decision Science versucht, diese Erkenntnisse in umsetzbare Geschäftsentscheidungen umzuwandeln. Mit den Worten von Dhiraj Rajaram , CEO von Mu Sigma –

„Während es Data Scientists darum geht, Analysen zu erstellen, helfen Decision Scientists Unternehmen dabei, diese zu nutzen.“

Data Science legt größten Wert auf Daten und Analysen, um aussagekräftige Erkenntnisse für die geschäftliche Nutzung zu gewinnen. Es ist jedoch die Entscheidungswissenschaft, die die Erkenntnisse zu datenorientierten Geschäftsentscheidungen mitgestaltet.

Daher wird es oft auch als Business Data Science bezeichnet, das die instrumentellen (Data-Science-Techniken und -Tools), sozialen (Geschäftskontext) und funktionalen (Informationsverarbeitung) Aspekte eines Unternehmens gegenüberstellt, um einen echten Mehrwert aus Daten zu schaffen.

Angesichts der zunehmend komplexen und mehrdeutigen Natur der Geschäftslandschaft kann der wahre Erfolg eines Unternehmens nur dann greifbar werden, wenn es den Wert von Data Scientists und Decision Scientists erkennt.

Gemeinsam können diese Fachleute das Geschäftsszenario zum Besseren revolutionieren. Datenwissenschaftler können sich um den Teil der Datenanalyse kümmern, während Entscheidungswissenschaftler den geschäftlichen Kontext bearbeiten können, indem sie Daten in kontextspezifische, objektive Erkenntnisse umwandeln, die eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung in Organisationen fördern können.

Quelle

Datenwissenschaft vs. Entscheidungswissenschaft

Lassen Sie uns nun tiefer in die Debatte zwischen Data Science vs. Decision Science eintauchen, indem wir uns die Handlungen von Data Scientists und Decision Scientists ansehen. Da der Denkprozess eine bedeutende Rolle bei der Beeinflussung und dem Antrieb von Handlungen spielt, hoffen wir, Licht auf die beiden aufstrebenden Studienbereiche zu werfen, indem wir die Art und Weise analysieren, wie Data Scientists und Decision Scientists an Daten herangehen.

Datenwissenschaftler

Sie betrachten Daten als Werkzeug für Innovationen. Daten sind für Data Scientists ein Mittel, um Situationen und Dinge zu verstehen, zu interpretieren und zu analysieren, um bessere Produkte zu entwickeln und eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern. Daher legen Data Scientists primär Wert auf Datenqualität, Analyse und statistische Methoden – der geschäftliche Kontext ist für sie zweitrangig.

Das Endziel von Data Scientists besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln und robuste statistische Ansätze darauf anzuwenden, um die Produktentwicklung zu erleichtern. Bei der Datenqualität können sie keine Kompromisse eingehen, da sie den gesamten Prozess der Produktentwicklung beeinflusst – je besser die Datenqualität, desto besser das Produkt.

Data Scientists nähern sich Daten in Bezug auf Datenmuster, Datenverarbeitung, Algorithmen und Statistiken. Sie sind besonders besessen davon, kausale Zusammenhänge zu finden, und spielen daher oft mit tiefgreifenden Analysen und experimentellen Statistiken herum.

Entscheidungswissenschaftler

Sie betrachten Daten als ein Werkzeug, das bessere Entscheidungen vorantreibt. Entscheidungswissenschaftler betrachten die Datenanalyse aus der Perspektive der Entscheidungsfindung. Sie widmen sich der Suche nach verschiedenen Wegen zur Analyse von Daten, um die spezifischen geschäftlichen Herausforderungen von Klienten/Kunden zu lösen.

Für Entscheidungswissenschaftler steht der geschäftliche Aspekt des Problems an erster Stelle. Während sich Data Scientists darauf konzentrieren, Erkenntnisse durch verschiedene statistische Ansätze zu gewinnen, zielen Entscheidungswissenschaftler darauf ab, Erkenntnisse aufzudecken, die zur Erstellung der besten Entscheidungen zur Bewältigung des jeweiligen Geschäftsproblems führen können. Daher hängt die Datenanalyse für Data Scientists weitgehend von der Geschäftsentscheidung ab, die umgesetzt werden muss.

Normalerweise müssen sich Entscheidungswissenschaftler einen 360-Grad-Blick auf die anstehende geschäftliche Herausforderung verschaffen und dann entsprechend die Art der Analyse, Visualisierungstechniken und das Verhaltensverständnis berücksichtigen, die einem Unternehmen helfen können, die richtige Entscheidung zu treffen.

Daher müssen Entscheidungswissenschaftler in der Lage sein, mit mehreren Datenquellen und Eingaben zu arbeiten, die sorgfältig auf der Grundlage ihrer Fähigkeit zur Lösung eines Geschäftsproblems ausgewählt werden. Entscheidungswissenschaftler sollten in der Lage sein zu sagen, wann es richtig ist, mit einer Entscheidung auf der Grundlage von Korrelationen fortzufahren, und wann sie zu einem anderen Experiment übergehen müssen.

Die Quintessenz – Entscheidungswissenschaftler MÜSSEN über eine analytische Denkweise und einen ausgeprägten Geschäftssinn verfügen. Ihr Endziel ist es, Daten und Statistiken so zu nutzen, dass der Geschäftsentscheidungsprozess verbessert und die Budgetierung und Marketingausgaben optimiert werden.

Das endgültige Urteil

Jüngsten Statistiken zufolge gibt es eine große Nachfrage nach Datenwissenschaftlern und einen enormen Mangel in der Branche, der in Zukunft nur noch eskalieren wird. Natürlich sind immer mehr Unternehmen und Organisationen auf der Mission, den Talentmangel zu beheben. Data-Science-Kurse sind derzeit sehr gefragt, und der Trend wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich zunehmen.

Bei der Suche nach Data Scientists vergessen Unternehmen jedoch oft, dass Data Science nur ein Aspekt des großen Ganzen ist. Denn wenn Sie die Erkenntnisse zur Hand haben, aber niemanden, der diesen Erkenntnissen eine Richtung oder Form gibt, was nützen sie dann Ihrem Unternehmen?

Während Analytik ein entscheidender Bestandteil ist, um Unternehmen dabei zu „helfen“, bessere Entscheidungen zu treffen, ist es die Entscheidungswissenschaft, die die ganze Gleichung vervollständigt.

Leider sind Decision Scientists noch seltener als Data Scientists. Diese vielseitigen Fachleute sind in der Lage, Wirtschaft, Mathematik, Technologie und Verhaltenswissenschaften miteinander zu verbinden, um Unternehmen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Sie besitzen die Fähigkeit, neue Ideen aus geschäftlichen Herausforderungen zu synthetisieren, was auch immer diese sein mögen.

Während Data Scientists „problemspezifische“ Experten sind, die Mathematik, Statistik und Technologie zur Lösung spezifischer Probleme einsetzen können, sind Decision Scientists auf alle Arten von Geschäftssituationen vorbereitet.

Fazit: Wenn eine Organisation in der modernen Welt als Gewinner hervorgehen will, muss sie sowohl Data Scientists als auch Decision Scientists gewinnen. Nur eine Kombination und Zusammenarbeit zwischen beiden kann dem gesamten Geschäftsbereich Bedeutung verleihen – durch die Zusammenführung der Datenanalyse und der Geschäftsseite können Data Scientists und Decision Scientists das wahre Potenzial von Big Data und datenorientierter Entscheidungsfindung generieren.

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