데이터 과학 대 의사 결정 과학: 어느 것을 선택해야 합니까?

이제 우리는 데이터 과학자가 " 21세기의 가장 섹시한 직업 "이라는 말에 익숙해졌습니다. 전 세계의 기업이 빅 데이터, AI 및 ML의 잠재력을 인식함에 따라 데이터 과학자에 대한 수요는 급증하고 있습니다. 데이터 과학자가 방대한 데이터 세트 내에서 숨겨진 디자인을 밝히는 데 도움을 주는 마법사인 것은 사실이지만, 아무도 기술 및 비즈니스 세계의 알려지지 않은 영웅인 의사결정 과학자의 가치 있는 기여에 대해 이야기하지 않습니다.

이제 " 데이터 과학자와 의사 결정 과학자의 차이점은 무엇입니까?"

Data Science Central 에 따르면 "데이터 과학자는 데이터 엔지니어가 이 데이터를 수집, 처리 및 구조화한 후 데이터에서 통찰력을 찾는 데 관여하는 전문가입니다. 의사 결정 과학자는 데이터를 의사 결정을 내리고 비즈니스 문제를 해결하는 도구로 간주합니다.”

그러나 더 중요한 것은 의사결정 과학이란 무엇입니까?

기본적으로 데이터 과학과 의사 결정 과학 간의 연결은 깊습니다. 데이터 과학이 수학과 기술을 통합하여 분석, 시각화 및 수학적 계산을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출하는 반면, 의사 결정 과학은 수학, 비즈니스, 기술, 디자인 사고 및 행동 과학의 학제간 응용 프로그램입니다.

데이터 과학은 통찰력을 추출하는 것을 목표로 하고 의사 결정 과학은 이러한 통찰력을 실행 가능한 비즈니스 의사 결정으로 변환하려고 합니다. Mu Sigma의 CEO인 Dhiraj Rajaram 은 다음과 같이 말했습니다.

"데이터 과학자가 분석을 생성하는 동안 의사결정 과학자는 기업이 분석을 소비하도록 돕습니다."

데이터 과학은 비즈니스 사용에 대한 의미 있는 통찰력을 찾기 위해 데이터와 분석을 가장 중요하게 생각합니다. 그러나 데이터 지향 비즈니스 의사 결정에 대한 통찰력을 형성하는 데 도움이 되는 것은 의사 결정 과학입니다.

따라서 데이터에서 실제 가치를 창출하기 위해 비즈니스의 도구적(데이터 과학 기술 및 도구), 사회적(비즈니스 컨텍스트) 및 기능적(정보 처리) 측면을 병치하는 것을 비즈니스 데이터 과학이라고도 합니다.

점점 복잡해지고 모호해지는 비즈니스 환경의 특성에 비추어 볼 때 회사의 진정한 성공은 데이터 과학자와 의사 결정 과학자 모두의 가치를 실현할 때만 가시적일 수 있습니다.

이러한 전문가들은 함께 비즈니스 시나리오를 더 나은 방향으로 혁신할 수 있습니다. 데이터 과학자는 데이터 분석 부분을 처리할 수 있고 의사결정 과학자는 데이터를 조직에서 더 좋고 빠른 의사 결정을 촉진할 수 있는 상황별 객관적 통찰력으로 변환하여 비즈니스 컨텍스트를 처리할 수 있습니다.

원천

데이터 과학 대 의사 결정 과학

이제 데이터 과학자와 의사 결정 과학자의 행동을 살펴봄으로써 데이터 과학 대 의사 결정 과학 논쟁에 대해 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 사고 과정이 행동에 영향을 미치고 행동을 유도하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 데이터 과학자와 의사 결정 과학자가 데이터에 접근하는 방식을 분석하여 두 가지 새로운 연구 분야를 조명하고자 합니다.

데이터 과학자

그들은 데이터를 혁신을 위한 도구로 생각합니다. 데이터는 데이터 과학자가 상황과 사물을 이해, 해석 및 분석하여 더 나은 제품을 만들고 데이터 기반 의사 결정을 장려하는 수단입니다. 따라서 데이터 과학자는 데이터 품질, 분석 및 통계 방법에 일차적인 중요성을 두며, 비즈니스 컨텍스트는 부차적입니다.

데이터 과학자의 최종 목표는 고품질 데이터를 수집하고 강력한 통계적 접근 방식을 적용하여 제품 개발을 촉진하는 것입니다. 데이터 품질은 제품 구축의 전체 프로세스에 영향을 미치기 때문에 타협할 수 없는 것입니다. 데이터 품질이 좋을수록 제품도 더 좋아질 것입니다.

데이터 과학자는 데이터 패턴, 데이터 처리, 알고리즘 및 통계 측면에서 데이터에 접근합니다. 그들은 특히 인과 관계를 찾는 데 집착하기 때문에 종종 심층 분석과 실험 통계를 가지고 장난을 칩니다.

의사결정 과학자

그들은 데이터를 더 나은 결정을 내리는 도구로 생각합니다. 의사 결정 과학자는 의사 결정의 렌즈에서 데이터 분석을 봅니다. 그들은 클라이언트/고객의 특정 비즈니스 과제를 해결하기 위해 데이터를 분석하는 다양한 방법을 찾는 데 전념합니다.

의사결정 과학자의 경우 문제의 비즈니스 측면이 우선입니다. 데이터 과학자는 다양한 통계적 접근 방식을 통해 통찰력을 찾는 데 중점을 두는 반면, 의사 결정 과학자는 당면한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 최선의 결정을 내릴 수 있는 통찰력을 찾는 것을 목표로 합니다. 따라서 데이터 과학자를 위한 데이터 분석은 구현해야 하는 비즈니스 결정에 크게 좌우됩니다.

일반적으로 의사결정 과학자는 당면한 비즈니스 과제에 대한 360도 관점을 파악한 다음 조직이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 분석 유형, 시각화 기술 및 행동 이해를 고려해야 합니다.

따라서 의사결정 과학자는 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 능력에 따라 신중하게 선택한 여러 데이터 소스 및 입력으로 작업할 수 있어야 합니다. 의사 결정 과학자는 상관 관계를 기반으로 한 결정으로 나아갈 권리가 있는 때와 다른 실험을 함께 진행해야 할 때를 말할 수 있어야 합니다.

결론 - 의사 결정 과학자는 강한 비즈니스 통찰력과 함께 분석적인 사고를 가지고 있어야 합니다. 최종 목표는 비즈니스 의사 결정 프로세스를 향상하고 예산 및 마케팅 지출을 최적화하는 방식으로 데이터와 통계를 활용하는 것입니다.

최종 평결

최근 통계에 따르면 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 많고 업계에 엄청난 부족이 있으며 이는 앞으로 확대될 수밖에 없습니다. 당연히, 점점 더 많은 회사와 조직이 인재 부족을 채우는 임무를 수행하고 있습니다. 데이터 과학 과정은 현재 수요가 높으며 이러한 추세는 향후 몇 년 동안 증가할 것입니다.

그러나 데이터 과학자를 추구하는 과정에서 기업은 데이터 과학이 더 큰 그림의 한 측면에 불과하다는 사실을 잊는 경향이 있습니다. 결국 통찰력이 있지만 그 통찰력에 방향을 제시하거나 구체화할 사람이 없다면 비즈니스에 무슨 소용이 있습니까?

분석이 기업이 더 나은 결정을 내리도록 "돕는" 중요한 요소인 반면, 전체 방정식을 완성하는 것은 의사결정 과학입니다.

불행히도 의사결정 과학자는 데이터 과학자보다 훨씬 드물다. 이 다재다능한 전문가들은 기업이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 비즈니스, 수학, 기술 및 행동 과학을 결합하는 데 능숙합니다. 그들은 그것이 무엇이든 간에 비즈니스 과제에서 새로운 아이디어를 종합할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

데이터 과학자는 수학, 통계 및 기술을 사용하여 특정 문제를 해결할 수 있는 "문제별" 전문가인 반면, 의사결정 과학자는 모든 종류의 비즈니스 상황에 대비합니다.

결론적으로 현대 사회의 조직이 승자로 부상하려면 데이터 과학자와 의사 결정 과학자를 모두 확보해야 합니다. 둘 사이의 결합과 협업만이 전체 비즈니스에 의미를 부여할 수 있습니다. 데이터 분석과 비즈니스 측면을 결합함으로써 데이터 과학자와 의사 결정 과학자는 빅 데이터 및 데이터 지향 의사 결정의 진정한 잠재력을 생성할 수 있습니다.

python, 데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 작업 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크샵, 업계 전문가와의 멘토링을 제공하는 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 이그 제 큐 티브 PG 프로그램을 확인하십시오. , 업계 멘토와 1:1, 최고의 기업과 400시간 이상의 학습 및 취업 지원.