データサイエンスと意思決定科学：どちらを選択する必要がありますか？

今では、データサイエンティストは「 21世紀で最もセクシーな仕事」であると言うことに慣れています。 世界中の企業がビッグデータ、AI、MLの可能性を認識しているため、データサイエンティストの需要は急増しています。 データサイエンティストが大規模なデータセット内から隠されたデザインを明らかにするのに役立つウィザードであることは事実ですが、テクノロジーとビジネスの世界の陰のヒーローである意思決定サイエンティストの貴重な貢献については誰も話していません。

さて、あなたは「データサイエンティストと意思決定サイエンティストの違いは何ですか？」と疑問に思う必要があります。

Data Science Centralによると、「データサイエンティストは、データエンジニアがデータを収集、処理、構造化した後、データから洞察を見つけることに携わるスペシャリストです。 意思決定科学者は、データを意思決定を行い、ビジネス上の問題を解決するためのツールと見なしています。」

しかし、もっと重要なのは、意思決定科学とは何ですか？

基本的に、データサイエンスとデシジョンサイエンスの関係は深いものです。 データサイエンスは数学とテクノロジーを統合し、分析、視覚化、数学計算を使用して大規模なデータセットから洞察を抽出しますが、意思決定サイエンスは数学、ビジネス、テクノロジー、デザイン思考、行動科学の学際的なアプリケーションです。

データサイエンスは洞察を抽出することを目的としており、意思決定科学はそれらの洞察を実用的なビジネス上の意思決定に変換することを目指しています。 MuSigmaのCEOであるDhirajRajaramの言葉を借りれば–

「データサイエンティストは分析の作成に取り組んでいますが、意思決定サイエンティストは企業が分析を利用するのを支援しています。」

データサイエンスは、データと分析を最重要視して、ビジネスでの使用に関する有意義な洞察を見つけます。 ただし、データ指向のビジネス上の意思決定への洞察を形作るのに役立つのは意思決定科学です。

したがって、データから真の価値を生み出すために、ビジネスの手段（データサイエンスの手法とツール）、社会（ビジネスコンテキスト）、および機能（情報処理）の側面を並置することは、ビジネスデータサイエンスとも呼ばれます。

ビジネス環境のますます複雑で曖昧な性質に照らして、企業の真の成功は、データサイエンティストと意思決定サイエンティストの両方の価値を認識した場合にのみ具体的になります。

一緒に、これらの専門家はより良いビジネスシナリオに革命を起こすことができます。 データサイエンティストはデータ分析の部分を処理できますが、意思決定サイエンティストはデータをコンテキスト固有の客観的な洞察に変換することでそのビジネスコンテキストを処理でき、組織でのより適切で迅速な意思決定を促進できます。

ソース

データサイエンスと決定科学

ここで、データサイエンティストと意思決定サイエンティストの行動を調べて、データサイエンスと意思決定科学の議論をさらに深く掘り下げてみましょう。 思考プロセスは行動に影響を与え、行動を促進する上で重要な役割を果たしているため、データサイエンティストと意思決定サイエンティストがデータにアプローチする方法を分析することにより、2つの新しい研究分野に光を当てたいと考えています。

データサイエンティスト

彼らはデータをイノベーションのツールと見なしています。 データは、データサイエンティストが状況や事柄を理解、解釈、分析して、より良い製品を構築し、データ主導の意思決定を促進するための手段です。 したがって、データサイエンティストは、データ品質、分析、および統計手法を最重要視します。ビジネスコンテキストは彼らにとって二次的なものです。

データサイエンティストの最終目標は、高品質のデータを収集し、それに堅牢な統計的アプローチを適用して製品開発を促進することです。 データ品質は、製品構築のプロセス全体に影響を与えるため、妥協することはできません。データ品質が優れているほど、製品も優れています。

データサイエンティストは、データパターン、データ処理、アルゴリズム、および統計の観点からデータにアプローチします。 彼らは特に因果関係を見つけることに夢中になっているので、彼らはしばしば深い分析と実験的統計をいじくり回します。

意思決定科学者

彼らは、データをより良い意思決定を推進するツールと見なしています。 意思決定科学者は、意思決定のレンズからデータ分析を検討します。 彼らは、クライアント/顧客の特定のビジネス上の課題を解決するためにデータを分析するさまざまな方法を見つけることに専念しています。

意思決定科学者にとって、問題のビジネス面が最初に来ます。 データサイエンティストはさまざまな統計的アプローチを通じて洞察を見つけることに焦点を当てていますが、意思決定サイエンティストは、目前のビジネス問題に取り組むための最良の決定の作成につながる可能性のある洞察を明らかにすることを目指しています。 そのため、データサイエンティストのデータ分析は、実装する必要のあるビジネス上の意思決定に大きく依存しています。

通常、意思決定科学者は、目前のビジネス上の課題を360度見渡して、組織が正しい意思決定を行うのに役立つ分析の種類、視覚化手法、および行動の理解を検討する必要があります。

したがって、意思決定科学者は、ビジネス上の問題を解決する能力に基づいて慎重に選択された複数のデータソースと入力を処理できる必要があります。 意思決定科学者は、相関関係に基づいて意思決定を進める権利と、別の実験に完全に進む必要がある時期を判断できる必要があります。

結論–意思決定科学者は、強力なビジネス洞察力とともに分析的な心構えを持っている必要があります。 彼らの最終目標は、ビジネスの意思決定プロセスを強化し、予算とマーケティングの支出を最適化する方法でデータと統計を活用することです。

最終評決

最近の統計によると、データサイエンティストに対する大きな需要と業界の途方もない不足があり、それは将来エスカレートするに違いありません。 当然のことながら、人材不足を補う使命を帯びている企業や組織が増えています。 データサイエンスコースは現在需要が高く、この傾向は今後数年で増加する可能性があります。

ただし、データサイエンティストを追求する場合、企業はデータサイエンスが全体像の1つの側面にすぎないことを忘れがちです。 結局のところ、手元に洞察があり、それらの洞察に方向性や形を与える人がいない場合、それらはあなたのビジネスにとってどのようなメリットがありますか？

分析は、企業がより良い意思決定を行うのを「支援」するための重要な要素ですが、方程式全体を完成させるのは意思決定科学です。

残念ながら、意思決定科学者はデータサイエンティストよりもさらにまれです。 これらの多才な専門家は、企業が正しい意思決定を行うのを支援するために、ビジネス、数学、テクノロジー、行動科学を融合させることに熟練しています。 彼らは、ビジネス上の課題から新しいアイデアを統合する能力を持っています。

データサイエンティストは、数学、統計、テクノロジーを使用して特定の問題を解決できる「問題固有の」専門家ですが、意思決定サイエンティストは、あらゆる種類のビジネス状況に対応できます。

結論として、現代世界の組織が勝者として浮上したい場合は、データサイエンティストと意思決定サイエンティストの両方を獲得する必要があります。 データ分析とビジネスの側面を統合することで、データサイエンティストと意思決定者は、ビッグデータとデータ指向の意思決定の真の可能性を生み出すことができます。

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