Science des données vs science de la décision : laquelle choisir ?

À présent, nous sommes habitués à dire que Data Scientist est le « métier le plus sexy du 21e siècle ». Alors que les entreprises du monde entier réalisent le potentiel du Big Data, de l'IA et du ML, la demande de Data Scientists ne fait que monter en flèche. S'il est vrai que les scientifiques des données sont les sorciers qui aident à découvrir les conceptions cachées dans des ensembles de données massifs, personne ne parle des précieuses contributions des héros méconnus du monde de la technologie et des affaires - les scientifiques de la décision.

Maintenant, vous devez vous demander, " quelle est la différence entre un Data Scientist et un Decision Scientist?"

Selon Data Science Central , « Data Scientist est un spécialiste impliqué dans la recherche d'informations à partir de données après que ces données ont été collectées, traitées et structurées par un ingénieur de données. Le scientifique de la décision considère les données comme un outil pour prendre des décisions et résoudre des problèmes commerciaux. »

Mais plus important encore, qu'est-ce que la science de la décision ?

Essentiellement, le lien entre la science des données et la science de la décision est profond. Alors que la science des données intègre les mathématiques et la technologie pour extraire des informations de grands ensembles de données à l'aide d'analyses, de visualisations et de calculs mathématiques, la science de la décision est l'application interdisciplinaire des mathématiques, des affaires, de la technologie, de la pensée conceptuelle et des sciences du comportement.

La science des données vise à extraire des informations, et la science de la décision cherche à transformer ces informations en décisions commerciales exploitables. Dans les mots de Dhiraj Rajaram , PDG de Mu Sigma -

"Alors que les Data Scientists s'occupent de créer des analyses, les Decision Scientists aident les entreprises à les consommer."

La science des données accorde une importance primordiale aux données et à l'analyse pour trouver des informations significatives pour l'utilisation commerciale. Cependant, c'est la science de la décision qui aide à façonner les informations sur les décisions commerciales axées sur les données.

Par conséquent, on l'appelle souvent aussi Business Data Science qui juxtapose les aspects instrumentaux (techniques et outils de Data Science), sociaux (contexte commercial) et fonctionnels (traitement de l'information) d'une entreprise pour créer une valeur réelle à partir des données.

À la lumière de la nature de plus en plus complexe et ambiguë du paysage commercial, le véritable succès d'une entreprise ne peut devenir tangible que lorsqu'elle réalise la valeur à la fois des Data Scientists et des Decision Scientists.

Ensemble, ces professionnels peuvent révolutionner le scénario commercial pour le mieux. Les scientifiques des données peuvent s'occuper de la partie analyse des données, tandis que les scientifiques de la décision peuvent gérer le contexte commercial de celle-ci en convertissant les données en informations objectives et spécifiques au contexte qui peuvent favoriser une prise de décision meilleure et rapide dans les organisations.

La source

Science des données vs science de la décision

Approfondissons maintenant le débat entre science des données et science de la décision en examinant les actions des scientifiques des données et des scientifiques de la décision. Étant donné que le processus de pensée joue un rôle important dans l'influence et la conduite de l'action, nous espérons faire la lumière sur les deux domaines d'étude émergents en disséquant la manière dont les scientifiques des données et les scientifiques de la décision abordent les données.

Scientifiques des données

Ils considèrent les données comme un outil d'innovation. Les données sont pour les scientifiques des données un moyen de comprendre, d'interpréter et d'analyser des situations et des choses pour créer de meilleurs produits et encourager la prise de décision basée sur les données. Par conséquent, les Data Scientists accordent une importance primordiale à la qualité des données, à l'analyse et aux méthodes statistiques - le contexte commercial est secondaire pour eux.

L'objectif final des Data Scientists est de collecter des données de haute qualité et d'y appliquer des approches statistiques robustes pour faciliter le développement de produits. La qualité des données est quelque chose sur laquelle ils ne peuvent pas faire de compromis car elle affecte l'ensemble du processus de création de produits - meilleure est la qualité des données, meilleur sera le produit.

Les Data Scientists abordent les données en termes de modèles de données, de traitement de données, d'algorithmes et de statistiques. Ils sont particulièrement obsédés par la recherche de relations causales et, par conséquent, ils jouent souvent avec des analyses approfondies et des statistiques expérimentales.

Scientifiques de la décision

Ils considèrent les données comme un outil qui conduit à de meilleures décisions. Les scientifiques de la décision examinent l'analyse des données du point de vue de la prise de décision. Ils se consacrent à trouver différentes façons d'analyser les données pour résoudre les défis commerciaux spécifiques des clients/clients.

Pour les Decision Scientists, l'aspect commercial du problème vient en premier. Alors que les scientifiques des données se concentrent sur la recherche d'informations à travers diverses approches statistiques, les scientifiques de la décision visent à découvrir des informations qui peuvent conduire à la création de meilleures décisions pour résoudre le problème commercial en cours. En tant que tel, l'analyse des données pour les Data Scientists dépend en grande partie de la décision commerciale qui doit être mise en œuvre.

Habituellement, les scientifiques de la décision doivent avoir une vue à 360 degrés du défi commercial à relever, puis considérer en conséquence le type d'analyse, les techniques de visualisation et la compréhension comportementale qui peuvent aider une organisation à prendre la bonne décision.

Ainsi, les Decision Scientists doivent être capables de travailler avec de multiples sources de données et entrées soigneusement choisies en fonction de leur capacité à résoudre un problème métier. Décision Les scientifiques devraient être en mesure de dire quand il est juste d'aller de l'avant avec une décision basée sur des corrélations et quand ils doivent passer à une autre expérience.

L'essentiel - Les scientifiques de la décision DOIVENT posséder un esprit analytique ainsi qu'un sens aigu des affaires. Leur objectif final est d'exploiter les données et les statistiques de manière à améliorer le processus décisionnel de l'entreprise et à optimiser les dépenses budgétaires et marketing.

Le verdict final

Selon des statistiques récentes, il existe une forte demande de spécialistes des données et une énorme pénurie dans l'industrie, qui ne fera que s'aggraver à l'avenir. Naturellement, un nombre croissant d'entreprises et d'organisations ont pour mission de combler la pénurie de talents. Les cours de science des données sont actuellement très demandés et la tendance devrait s'accentuer dans les années à venir.

Cependant, dans la poursuite des Data Scientists, les entreprises ont souvent tendance à oublier que la Data Science n'est qu'un aspect de l'image plus grande. Après tout, si vous avez les idées à portée de main mais que personne ne peut donner une direction ou une forme à ces idées, à quoi servent-elles pour votre entreprise ?

Alors que l'analytique est un ingrédient crucial pour « aider » les entreprises à prendre de meilleures décisions, c'est la science de la décision qui complète l'ensemble de l'équation.

Malheureusement, les Decision Scientists sont encore plus rares que les Data Scientists. Ces professionnels polyvalents sont habiles à combiner les affaires, les mathématiques, la technologie et les sciences du comportement pour aider les entreprises à prendre les bonnes décisions. Ils possèdent la capacité de synthétiser de nouvelles idées à partir de défis commerciaux, quels qu'ils soient.

Alors que les Data Scientists sont des experts "spécifiques à un problème" qui peuvent utiliser les mathématiques, les statistiques et la technologie pour résoudre des problèmes spécifiques, les Decision Scientists sont préparés à toutes sortes de situations commerciales.

Pour conclure, si une organisation du monde moderne veut sortir gagnante, elle doit acquérir à la fois des Data Scientists et des Decision Scientists. Seules une combinaison et une collaboration entre les deux peuvent donner un sens au cercle complet des affaires - en réunissant l'analyse des données et le côté commercial, les scientifiques des données et les scientifiques de la décision peuvent générer le véritable potentiel du Big Data et de la prise de décision axée sur les données.

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