Ciencia de datos frente a ciencia de decisiones: ¿cuál debería elegir?

A estas alturas, estamos acostumbrados al dicho de que el científico de datos es el " trabajo más sexy del siglo XXI ". A medida que las empresas de todo el mundo se dan cuenta del potencial de Big Data, AI y ML, la demanda de científicos de datos solo se está disparando. Si bien es cierto que los científicos de datos son los magos que ayudan a descubrir los diseños ocultos dentro de conjuntos de datos masivos, nadie habla de las valiosas contribuciones de los héroes anónimos del mundo de la tecnología y los negocios: los científicos de decisiones.

Ahora, debe estar preguntándose, " ¿cuál es la diferencia entre un científico de datos y un científico de decisiones?"

Según Data Science Central , “el científico de datos es un especialista involucrado en la búsqueda de información a partir de los datos después de que el ingeniero de datos los haya recopilado, procesado y estructurado. El científico de decisiones considera los datos como una herramienta para tomar decisiones y resolver problemas de negocios”.

Pero lo más importante, ¿qué es la ciencia de la decisión?

Esencialmente, la conexión entre Data Science y Decision Science es profunda. Mientras que Data Science integra matemáticas y tecnología para extraer información de grandes conjuntos de datos mediante análisis, visualización y cálculos matemáticos, Decision Science es la aplicación interdisciplinaria de matemáticas, negocios, tecnología, pensamiento de diseño y ciencias del comportamiento.

La ciencia de datos tiene como objetivo extraer información y la ciencia de la decisión busca transformar esa información en decisiones comerciales procesables. En palabras de Dhiraj Rajaram , CEO de Mu Sigma:

“Mientras que los científicos de datos se dedican a crear análisis, los científicos de decisiones ayudan a las empresas a consumirlos”.

Data Science otorga una importancia primordial a los datos y el análisis para encontrar información significativa para el uso comercial. Sin embargo, es la ciencia de la decisión la que ayuda a dar forma a los conocimientos sobre las decisiones comerciales orientadas a los datos.

Por lo tanto, a menudo también se la conoce como Business Data Science que yuxtapone los aspectos instrumentales (técnicas y herramientas de Data Science), sociales (contexto empresarial) y funcionales (procesamiento de información) de una empresa para crear valor real a partir de los datos.

A la luz de la naturaleza cada vez más compleja y ambigua del panorama empresarial, el verdadero éxito de una empresa solo puede volverse tangible cuando se da cuenta del valor tanto de los científicos de datos como de los científicos de decisiones.

Juntos, estos profesionales pueden revolucionar el escenario empresarial para mejor. Los científicos de datos pueden encargarse de la parte de análisis de datos, mientras que los científicos de decisiones pueden manejar el contexto comercial al convertir los datos en información objetiva y específica del contexto que puede promover una toma de decisiones mejor y más rápida en las organizaciones.

Fuente

Ciencia de datos versus ciencia de decisiones

Profundicemos ahora en el debate entre la ciencia de datos y la ciencia de decisiones examinando las acciones de los científicos de datos y los científicos de decisiones. Dado que el proceso de pensamiento juega un papel importante en la influencia y el impulso de la acción, esperamos arrojar luz sobre los dos campos de estudio emergentes analizando la forma en que los científicos de datos y los científicos de decisiones abordan los datos.

Científicos de datos

Consideran los datos como una herramienta para la innovación. Los datos son para los científicos de datos un medio para comprender, interpretar y analizar situaciones y cosas para crear mejores productos y fomentar la toma de decisiones basada en datos. Por lo tanto, los científicos de datos otorgan una importancia primordial a la calidad de los datos, el análisis y los métodos estadísticos; el contexto comercial es secundario para ellos.

El objetivo final de los científicos de datos es recopilar datos de alta calidad y aplicarles enfoques estadísticos sólidos para facilitar el desarrollo de productos. La calidad de los datos es algo que no pueden comprometer, ya que afecta todo el proceso de creación de productos: cuanto mejor sea la calidad de los datos, mejor será el producto.

Los científicos de datos abordan los datos en términos de patrones de datos, procesamiento de datos, algoritmos y estadísticas. Están particularmente obsesionados con encontrar relaciones causales y, por lo tanto, a menudo juegan con análisis profundos y estadísticas experimentales.

Científicos de decisiones

Consideran los datos como una herramienta que impulsa mejores decisiones. Los científicos de decisiones analizan el análisis de datos desde el punto de vista de la toma de decisiones. Se dedican a encontrar diferentes formas de analizar datos para resolver los desafíos comerciales específicos de los clientes.

Para los científicos de decisiones, el aspecto comercial del problema es lo primero. Mientras que los científicos de datos se enfocan en encontrar información a través de varios enfoques estadísticos, los científicos de decisiones tienen como objetivo descubrir información que pueda conducir a la creación de las mejores decisiones para abordar el problema comercial en cuestión. Como tal, el análisis de datos para los científicos de datos depende en gran medida de la decisión comercial que debe implementarse.

Por lo general, los científicos de decisiones necesitan obtener una vista de 360 ​​grados del desafío comercial en cuestión y, en consecuencia, considerar el tipo de análisis, las técnicas de visualización y la comprensión del comportamiento que pueden ayudar a una organización a tomar la decisión correcta.

Por lo tanto, los científicos de decisiones deben poder trabajar con múltiples fuentes de datos y entradas que se eligen cuidadosamente en función de su capacidad para resolver un problema comercial. Los científicos de decisiones deberían poder saber cuándo es correcto avanzar con una decisión basada en correlaciones y cuándo necesitan pasar a otro experimento por completo.

El resultado final: los científicos de decisiones DEBEN poseer una mente analítica junto con una gran perspicacia comercial. Su objetivo final es aprovechar los datos y las estadísticas de manera que mejoren el proceso de toma de decisiones comerciales y optimicen el presupuesto y el gasto en marketing.

El veredicto final

Según estadísticas recientes, existe una gran demanda de científicos de datos y una tremenda escasez en la industria, que solo aumentará en el futuro. Naturalmente, un número cada vez mayor de empresas y organizaciones tienen la misión de cubrir la escasez de talento. Los cursos de ciencia de datos tienen una gran demanda ahora y es probable que la tendencia aumente en los próximos años.

Sin embargo, en la búsqueda de científicos de datos, las empresas a menudo tienden a olvidar que la ciencia de datos es solo un aspecto del panorama general. Después de todo, si tiene los conocimientos a mano pero no tiene a nadie que le dé dirección o forma, ¿de qué sirven para su negocio?

Si bien el análisis es un ingrediente crucial para "ayudar" a las empresas a tomar mejores decisiones, es la ciencia de las decisiones la que completa toda la ecuación.

Desafortunadamente, los científicos de decisiones son aún más raros que los científicos de datos. Estos versátiles profesionales están capacitados para combinar negocios, matemáticas, tecnología y ciencias del comportamiento para ayudar a las empresas a tomar las decisiones correctas. Poseen la capacidad de sintetizar nuevas ideas a partir de los desafíos comerciales, sean cuales sean.

Mientras que los científicos de datos son expertos en "problemas específicos" que pueden usar matemáticas, estadísticas y tecnología para resolver problemas específicos, los científicos de decisiones están preparados para todo tipo de situaciones comerciales.

Para concluir, si una organización en el mundo moderno quiere emerger como ganadora, debe adquirir tanto científicos de datos como científicos de decisiones. Solo una combinación y colaboración entre ambos puede dar sentido al círculo completo del negocio: al unir el análisis de datos y el lado comercial, los científicos de datos y los científicos de decisiones pueden generar el verdadero potencial de Big Data y la toma de decisiones orientada a datos.

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