Nauka o danych a nauka o decyzjach: którą wybrać?

Do tej pory przywykliśmy do powiedzenia, że ​​Data Scientist to „ najseksowniejsza praca XXI wieku ”. Ponieważ firmy na całym świecie zdają sobie sprawę z potencjału Big Data, AI i ML, zapotrzebowanie na Data Scientists rośnie w tempie błyskawicznym. Chociaż prawdą jest, że naukowcy zajmujący się danymi są czarodziejami, którzy pomagają odkryć ukryte projekty z ogromnych zbiorów danych, nikt nie mówi o cennym wkładzie niedocenianych bohaterów świata technologii i biznesu – naukowców podejmujących decyzje.

Teraz musisz się zastanawiać: „ Jaka jest różnica między naukowcem zajmującym się danymi a naukowcem zajmującym się decyzjami?”

Według Data Science Central „Data Scientist to specjalista zajmujący się wyszukiwaniem spostrzeżeń na podstawie danych po ich zebraniu, przetworzeniu i uporządkowaniu przez inżyniera danych. Badacz decyzji traktuje dane jako narzędzie do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów biznesowych.”

Ale co ważniejsze, czym jest nauka o decyzji?

Zasadniczo związek między Data Science i Decision Science jest głęboki. Podczas gdy Data Science integruje matematykę i technologię, aby wyodrębniać spostrzeżenia z dużych zbiorów danych za pomocą analizy, wizualizacji i obliczeń matematycznych, Decision Science to interdyscyplinarne zastosowanie matematyki, biznesu, technologii, myślenia projektowego i nauk behawioralnych.

Nauka o danych ma na celu wydobywanie spostrzeżeń, a nauka o podejmowaniu decyzji stara się przekształcić te spostrzeżenia w możliwe do zastosowania decyzje biznesowe. Według słów Dhiraja Rajarama , dyrektora generalnego Mu Sigma –

„Podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi zajmują się tworzeniem analiz, naukowcy ds. decyzji pomagają firmom je wykorzystywać”.

Data Science przywiązuje dużą wagę do danych i analiz, aby znaleźć sensowne informacje na temat zastosowań biznesowych. Jednak to nauka decyzyjna pomaga kształtować wgląd w decyzje biznesowe zorientowane na dane.

Dlatego często określa się ją również jako Business Data Science, która zestawia instrumentalne (techniki i narzędzia Data Science), społeczne (kontekst biznesowy) i funkcjonalne (przetwarzanie informacji) aspekty działalności biznesowej, aby stworzyć rzeczywistą wartość z danych.

W świetle coraz bardziej złożonego i niejednoznacznego charakteru krajobrazu biznesowego, prawdziwy sukces firmy może stać się namacalny tylko wtedy, gdy zda sobie sprawę z wartości zarówno Data Scientists, jak i Decision Scientists.

Razem ci specjaliści mogą zrewolucjonizować scenariusz biznesowy na lepsze. Naukowcy zajmujący się danymi mogą zająć się częścią analizy danych, podczas gdy naukowcy zajmujący się decyzjami mogą zająć się kontekstem biznesowym, przekształcając dane w kontekstowe, obiektywne spostrzeżenia, które mogą promować lepsze i szybsze podejmowanie decyzji w organizacjach.

Źródło

Nauka o danych a nauka o decyzjach

Przyjrzyjmy się teraz debacie Data Science vs. Decision Science, przyglądając się działaniom naukowców zajmujących się danymi i decyzjami. Ponieważ proces myślowy odgrywa znaczącą rolę w wywieraniu wpływu i napędzaniu działań, mamy nadzieję rzucić światło na te dwie nowe dziedziny nauki, analizując sposób, w jaki naukowcy zajmujący się danymi i badacze decyzji podchodzą do danych.

Naukowcy zajmujący się danymi

Uważają dane za narzędzie innowacji. Dane są dla naukowców zajmujących się danymi sposobem na zrozumienie, interpretację i analizę sytuacji i rzeczy, aby tworzyć lepsze produkty i zachęcać do podejmowania decyzji w oparciu o dane. Dlatego Data Scientists przywiązuje dużą wagę do jakości danych, analizy i metod statystycznych – kontekst biznesowy jest dla nich drugorzędny.

Ostatecznym celem Data Scientists jest zebranie wysokiej jakości danych i zastosowanie do nich solidnych podejść statystycznych w celu ułatwienia rozwoju produktu. Jakość danych to coś, w czym nie mogą iść na kompromis, ponieważ wpływa na cały proces budowy produktu – im lepsza jakość danych, tym lepszy będzie produkt.

Data Scientists podchodzą do danych pod kątem wzorców danych, przetwarzania danych, algorytmów i statystyk. Mają szczególną obsesję na punkcie znajdowania związków przyczynowych, dlatego często bawią się głęboką analizą i eksperymentalnymi statystykami.

Naukowcy ds. Decyzji

Traktują dane jako narzędzie, które napędza lepsze decyzje. Naukowcy podejmujący decyzje patrzą na analizę danych przez pryzmat podejmowania decyzji. Poświęcają się znajdowaniu różnych sposobów analizy danych w celu rozwiązania konkretnych wyzwań biznesowych klientów/klientów.

Dla naukowców zajmujących się decyzjami biznesowy aspekt problemu jest na pierwszym miejscu. Podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi koncentrują się na znajdowaniu spostrzeżeń za pomocą różnych podejść statystycznych, naukowcy ds. decyzji dążą do odkrycia spostrzeżeń, które mogą prowadzić do podejmowania najlepszych decyzji w celu rozwiązania danego problemu biznesowego. W związku z tym analiza danych dla Data Scientists w dużej mierze zależy od decyzji biznesowej, którą należy wdrożyć.

Zazwyczaj naukowcy podejmujący decyzje muszą uzyskać pełny obraz wyzwania biznesowego, a następnie odpowiednio rozważyć rodzaj analizy, techniki wizualizacji i zrozumienie zachowań, które mogą pomóc organizacji w podjęciu właściwej decyzji.

Dlatego naukowcy podejmujący decyzje muszą być w stanie pracować z wieloma źródłami danych i danymi wejściowymi, które są starannie dobierane na podstawie ich zdolności do rozwiązania problemu biznesowego. Naukowcy podejmujący decyzje powinni być w stanie stwierdzić, kiedy mają prawo do podjęcia decyzji opartej na korelacjach, a kiedy muszą całkowicie przejść do innego eksperymentu.

Podsumowując – badacze decyzji MUSZĄ mieć analityczny umysł i silną przenikliwość biznesową. Ich ostatecznym celem jest wykorzystanie danych i statystyk w sposób, który usprawni proces podejmowania decyzji biznesowych oraz zoptymalizuje budżetowanie i wydatki marketingowe.

Ostateczny werdykt

Według najnowszych statystyk istnieje duże zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi i ogromny niedobór w branży, który będzie się pogłębiał w przyszłości. Oczywiście coraz większa liczba firm i organizacji stawia sobie za cel wypełnienie niedoboru talentów. Kursy nauki o danych cieszą się obecnie dużym zainteresowaniem, a tendencja ta prawdopodobnie wzrośnie w nadchodzących latach.

Jednak w pogoni za Data Scientistami firmy często zapominają, że Data Science jest tylko jednym z aspektów szerszego obrazu. W końcu, jeśli masz pod ręką spostrzeżenia, ale nie masz nikogo, kto mógłby nadać kierunek lub kształt tym spostrzeżeniom, jakie są one dobre dla Twojej firmy?

Chociaż analityka jest kluczowym elementem „pomagającym” firmom w podejmowaniu lepszych decyzji, to nauka o decyzjach uzupełnia całe równanie.

Niestety naukowcy zajmujący się decyzjami są jeszcze rzadsi niż naukowcy zajmujący się danymi. Ci wszechstronni specjaliści są wykwalifikowani w łączeniu biznesu, matematyki, technologii i nauk behawioralnych, aby pomóc firmom podejmować właściwe decyzje. Posiadają umiejętność syntetyzowania nowych pomysłów z wyzwań biznesowych, jakiekolwiek by one nie były.

Podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi są ekspertami „od konkretnego problemu”, którzy potrafią używać matematyki, statystyki i technologii do rozwiązywania konkretnych problemów, naukowcy ds. decyzji są przygotowani na wszelkiego rodzaju sytuacje biznesowe.

Podsumowując, jeśli organizacja we współczesnym świecie chce zostać zwycięzcą, musi pozyskać zarówno Data Scientists, jak i Decision Scientists. Tylko połączenie i współpraca między nimi może nadać znaczenie całemu kręgowi biznesowemu – łącząc analitykę danych i stronę biznesową, naukowcy zajmujący się danymi i decyzyjni mogą wygenerować prawdziwy potencjał Big Data i podejmowania decyzji zorientowanych na dane.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Pythonie, nauce o danych, sprawdź program Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży , 1 na 1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.