Data Science vs Decision Science: quale scegliere?

Ormai, siamo abituati a dire che il Data Scientist è il " lavoro più sexy del 21° secolo ". Poiché le aziende di tutto il mondo realizzano il potenziale di Big Data, AI e ML, la domanda di data scientist è solo alle stelle. Sebbene sia vero che i data scientist sono i maghi che aiutano a scoprire i progetti nascosti all'interno di enormi set di dati, nessuno parla dei preziosi contributi degli eroi sconosciuti del mondo della tecnologia e degli affari: i Decision Scientists.

Ora, ti starai chiedendo: " qual è la differenza tra un Data Scientist e un Decision Scientist?"

Secondo Data Science Central , "Data Scientist è uno specialista coinvolto nella ricerca di approfondimenti dai dati dopo che questi dati sono stati raccolti, elaborati e strutturati dall'ingegnere dei dati. Lo scienziato delle decisioni considera i dati come uno strumento per prendere decisioni e risolvere problemi aziendali".

Ma soprattutto, cos'è la scienza delle decisioni?

In sostanza, la connessione tra Data Science e Decision Science è profonda. Mentre Data Science integra matematica e tecnologia per estrarre informazioni da grandi set di dati utilizzando analisi, visualizzazione e calcoli matematici, Decision Science è l'applicazione interdisciplinare di matematica, business, tecnologia, design thinking e scienze comportamentali.

La scienza dei dati mira a estrarre informazioni dettagliate e Decision Science cerca di trasformare tali informazioni in decisioni aziendali attuabili. Nelle parole di Dhiraj Rajaram , CEO di Mu Sigma –

"Mentre i data scientist si occupano di creare analisi, i decision scientist aiutano le aziende a consumarle".

Data Science attribuisce un'importanza fondamentale ai dati e all'analisi per trovare informazioni significative per l'utilizzo aziendale. Tuttavia, è Decision Science che aiuta a plasmare le informazioni nelle decisioni aziendali orientate ai dati.

Pertanto, viene spesso indicato anche come Business Data Science che giustappone gli aspetti strumentali (tecniche e strumenti di Data Science), sociali (contesto aziendale) e funzionali (elaborazione delle informazioni) di un'azienda per creare valore reale dai dati.

Alla luce della natura sempre più complessa e ambigua del panorama aziendale, il vero successo di un'azienda può diventare tangibile solo quando si rende conto del valore sia dei Data Scientist che dei Decision Scientist.

Insieme, questi professionisti possono rivoluzionare in meglio lo scenario aziendale. I data scientist possono occuparsi della parte di analisi dei dati, mentre i decision scientist possono gestirne il contesto aziendale convertendo i dati in informazioni obiettive specifiche del contesto che possono promuovere un processo decisionale migliore e rapido nelle organizzazioni.

Fonte

Scienza dei dati contro scienza delle decisioni

Analizziamo ora più a fondo il dibattito tra scienza dei dati e scienza delle decisioni esaminando le azioni dei data scientist e dei decision scientist. Poiché il processo di pensiero svolge un ruolo significativo nell'influenzare e guidare l'azione, speriamo di fare luce sui due campi di studio emergenti analizzando il modo in cui Data Scientist e Decision Scientist si avvicinano ai dati.

Data Scientist

Considerano i dati come uno strumento per l'innovazione. I dati sono per i data scientist un mezzo per comprendere, interpretare e analizzare situazioni e cose per costruire prodotti migliori e incoraggiare il processo decisionale basato sui dati. Pertanto, i data scientist attribuiscono un'importanza primaria alla qualità dei dati, all'analisi e ai metodi statistici: il contesto aziendale è secondario per loro.

L'obiettivo finale dei data scientist è raccogliere dati di alta qualità e applicarvi solidi approcci statistici per facilitare lo sviluppo del prodotto. La qualità dei dati è qualcosa su cui non possono scendere a compromessi poiché influisce sull'intero processo di creazione del prodotto: migliore è la qualità dei dati, migliore sarà il prodotto.

I data scientist si avvicinano ai dati in termini di modelli di dati, elaborazione dei dati, algoritmi e statistiche. Sono particolarmente ossessionati dalla ricerca di relazioni causali e, quindi, spesso giocano con analisi approfondite e statistiche sperimentali.

Scienziati delle decisioni

Considerano i dati come uno strumento che guida decisioni migliori. Gli scienziati delle decisioni esaminano l'analisi dei dati dalla lente del processo decisionale. Sono dedicati alla ricerca di modi diversi di analizzare i dati per risolvere le sfide aziendali specifiche di clienti/clienti.

Per i Decision Scientist, l'aspetto commerciale del problema viene prima di tutto. Mentre i data scientist si concentrano sulla ricerca di informazioni dettagliate attraverso vari approcci statistici, i decision scientist mirano a scoprire informazioni che possono portare alla creazione delle migliori decisioni per affrontare il problema aziendale in questione. In quanto tale, l'analisi dei dati per i data scientist dipende in gran parte dalla decisione aziendale che deve essere implementata.

Di solito, i Decision Scientist devono avere una visione a 360 gradi della sfida aziendale in questione e quindi considerare di conseguenza il tipo di analisi, le tecniche di visualizzazione e la comprensione comportamentale che possono aiutare un'organizzazione a prendere la decisione giusta.

Pertanto, i Decision Scientist devono essere in grado di lavorare con più origini dati e input scelti con cura in base alla loro capacità di risolvere un problema aziendale. Gli scienziati delle decisioni dovrebbero essere in grado di dire quando è giusto andare avanti con una decisione basata sulle correlazioni e quando devono passare a un altro esperimento del tutto.

La conclusione: gli scienziati delle decisioni DEVONO possedere una mentalità analitica insieme a un forte acume per gli affari. Il loro obiettivo finale è sfruttare dati e statistiche in modi che migliorino il processo decisionale aziendale e ottimizzino il budget e le spese di marketing.

Il verdetto finale

Secondo recenti statistiche, c'è una grande richiesta di data scientist e un'enorme carenza nel settore, che è destinata a crescere solo in futuro. Naturalmente, un numero crescente di aziende e organizzazioni ha la missione di colmare la carenza di talenti. I corsi di scienza dei dati sono attualmente molto richiesti e la tendenza probabilmente aumenterà nei prossimi anni.

Tuttavia, alla ricerca dei data scientist, le aziende spesso tendono a dimenticare che la scienza dei dati è solo un aspetto del quadro più ampio. Dopotutto, se hai le intuizioni a portata di mano ma nessuno che dia una direzione o una forma a quelle intuizioni, a cosa servono per la tua attività?

Sebbene l'analisi sia un ingrediente cruciale per "aiutare" le aziende a prendere decisioni migliori, è la scienza delle decisioni a completare l'intera equazione.

Sfortunatamente, i Decision Scientist sono ancora più rari dei Data Scientist. Questi professionisti versatili sono esperti nel combinare affari, matematica, tecnologia e scienze comportamentali per aiutare le aziende a prendere le decisioni giuste. Possiedono la capacità di sintetizzare nuove idee dalle sfide aziendali, qualunque esse siano.

Mentre i Data Scientist sono esperti "specifici del problema" che possono utilizzare matematica, statistica e tecnologia per risolvere problemi specifici, i Decision Scientist sono preparati per tutti i tipi di situazioni aziendali.

Per concludere, se un'organizzazione nel mondo moderno vuole emergere come vincitrice, deve acquisire sia Data Scientist che Decision Scientist. Solo una combinazione e una collaborazione tra i due può conferire significato all'intero circolo aziendale: riunendo l'analisi dei dati e il lato aziendale, Data Scientist e Decision Scientist possono generare il vero potenziale dei Big Data e del processo decisionale orientato ai dati.

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