Știința datelor vs știința deciziilor: pe care ar trebui să o alegeți?

Până acum, ne-am obișnuit să spunem că Data Scientist este „ cea mai sexy job din secolul 21 ”. Pe măsură ce companiile din întreaga lume realizează potențialul Big Data, AI și ML, cererea de Data Scientists crește vertiginos. Deși este adevărat că Data Scientists sunt vrăjitorii care ajută la descoperirea designurilor ascunse din seturi masive de date, nimeni nu vorbește despre contribuțiile valoroase ale eroilor necunoscuti din lumea tehnologiei și a afacerilor - Decision Scientists.

Acum, trebuie să vă întrebați, „ care este diferența dintre un om de știință în date și un om de știință în decizii?”

Potrivit Data Science Central , „Data Scientist este un specialist implicat în găsirea de informații din date după ce aceste date au fost colectate, procesate și structurate de către inginerul de date. Omul de știință consideră datele ca pe un instrument pentru a lua decizii și a rezolva problemele de afaceri.”

Dar, mai important, ce este Decision Science?

În esență, legătura dintre Data Science și Decision Science este profundă. În timp ce Data Science integrează matematica și tehnologia pentru a extrage informații din seturi mari de date utilizând analiză, vizualizare și calcule matematice, Decision Science este aplicația interdisciplinară a matematicii, afacerilor, tehnologiei, gândirii de design și științelor comportamentale.

Știința datelor își propune să extragă informații, iar Decision Science încearcă să transforme aceste informații în decizii de afaceri aplicabile. În cuvintele lui Dhiraj Rajaram , CEO al Mu Sigma –

„În timp ce oamenii de știință de date se ocupă de crearea de analize, oamenii de știință decizional ajută companiile să le consume.”

Știința datelor acordă o importanță primordială datelor și analizei pentru a găsi informații semnificative pentru utilizarea în afaceri. Cu toate acestea, știința deciziei este cea care ajută la modelarea perspectivelor asupra deciziilor de afaceri orientate pe date.

Prin urmare, este adesea denumită și Business Data Science, care juxtapune aspectele instrumentale (tehnici și instrumente Data Science), sociale (contextul de afaceri) și funcționale (prelucrarea informațiilor) ale unei afaceri pentru a crea valoare reală din date.

În lumina naturii din ce în ce mai complexe și ambigue a peisajului de afaceri, adevăratul succes al unei companii poate deveni tangibil doar atunci când își dă seama de valoarea atât a cercetătorilor de date, cât și a oamenilor de știință.

Împreună, acești profesioniști pot revoluționa scenariul de afaceri în bine. Oamenii de știință de date se pot ocupa de partea de analiză a datelor, în timp ce oamenii de știință decizional se pot ocupa de contextul de afaceri al acesteia prin conversia datelor în perspective obiective specifice contextului, care pot promova luarea deciziilor mai bune și rapide în organizații.

Sursă

Știința datelor vs. Știința deciziilor

Să cercetăm acum mai adânc în dezbaterea Data Science vs. Decision Science, analizând acțiunile oamenilor de știință în date și ale oamenilor de știință. Deoarece procesul de gândire joacă un rol semnificativ în influențarea și conducerea acțiunii, sperăm să facem lumină asupra celor două domenii de studiu emergente prin disecția modului în care oamenii de știință din date și oamenii de știință abordează datele.

Oamenii de știință ai datelor

Ei consideră datele drept un instrument de inovare. Datele reprezintă pentru oamenii de știință un mijloc de a înțelege, interpreta și analiza situații și lucruri pentru a construi produse mai bune și pentru a încuraja luarea deciziilor bazate pe date. Prin urmare, Data Scientists acordă o importanță primordială calității datelor, analizei și metodelor statistice – contextul de afaceri este secundar pentru ei.

Scopul final al Data Scientists este să adune date de înaltă calitate și să aplice abordări statistice robuste pentru a facilita dezvoltarea produselor. Calitatea datelor este ceva asupra căruia nu pot face compromisuri, deoarece afectează întregul proces de construire a produsului – cu cât calitatea datelor este mai bună, cu atât produsul va fi mai bun.

Oamenii de știință abordează datele în termeni de modele de date, procesare a datelor, algoritmi și statistici. Sunt deosebit de obsedați de găsirea relațiilor cauzale și, prin urmare, se joacă adesea cu analize profunde și statistici experimentale.

Oamenii de știință de decizie

Ei consideră datele drept un instrument care conduce la decizii mai bune. Decision Oamenii de știință privesc analiza datelor din prisma luării deciziilor. Aceștia sunt dedicați să găsească diferite moduri de analiză a datelor pentru a rezolva provocările specifice de afaceri ale clienților/clienților.

Pentru oamenii de știință, aspectul de afaceri al problemei este pe primul loc. În timp ce oamenii de știință de date se concentrează pe găsirea de perspective prin diverse abordări statistice, oamenii de știință pentru decizii își propun să descopere perspective care pot duce la crearea celor mai bune decizii pentru a aborda problema de afaceri în cauză. Ca atare, analiza datelor pentru Data Scientists depinde în mare măsură de decizia de afaceri care trebuie implementată.

De obicei, oamenii de știință trebuie să obțină o vedere la 360 de grade asupra provocării de afaceri la îndemână și apoi să ia în considerare tipul de analiză, tehnicile de vizualizare și înțelegerea comportamentală care pot ajuta o organizație să ia decizia corectă.

Astfel, oamenii de știință trebuie să fie capabili să lucreze cu mai multe surse de date și intrări care sunt alese cu grijă pe baza capacității lor de a rezolva o problemă de afaceri. Decizie Oamenii de știință ar trebui să poată spune când este dreptul de a merge mai departe cu o decizie bazată pe corelații și când trebuie să treacă la un alt experiment cu totul.

Concluzia – Oamenii de știință pentru decizii TREBUIE să aibă o înclinație analitică, împreună cu o perspicacitate puternică pentru afaceri. Scopul lor final este de a valorifica datele și statisticile în moduri care să îmbunătățească procesul de luare a deciziilor de afaceri și să optimizeze bugetul și cheltuielile de marketing.

Verdictul final

Potrivit statisticilor recente, există o cerere mare de oameni de știință de date și o penurie uriașă în industrie, care este obligat să escaladeze în viitor. Desigur, un număr tot mai mare de companii și organizații au misiunea de a umple deficitul de talente. Cursurile de știință a datelor sunt la mare căutare acum și probabil că tendința va crește în următorii ani.

Cu toate acestea, în căutarea oamenilor de știință în domeniul datelor, companiile tind adesea să uite că știința datelor este doar un aspect al imaginii de ansamblu. La urma urmei, dacă aveți informațiile la îndemână, dar nu aveți nimeni care să le dea direcție sau formă, la ce sunt bune pentru afacerea dvs.?

În timp ce analiza este un ingredient crucial pentru „a ajuta” companiile să ia decizii mai bune, Decision Science este cea care completează întreaga ecuație.

Din nefericire, oamenii de știință pentru decizii sunt chiar mai rari decât oamenii de știință în date. Acești profesioniști versatili sunt calificați în combinarea afacerilor, matematicii, tehnologiei și științelor comportamentale pentru a ajuta companiile să ia deciziile corecte. Ei au capacitatea de a sintetiza idei noi din provocările de afaceri, oricare ar fi acestea.

În timp ce oamenii de știință în domeniul datelor sunt experți „specifici problemelor” care pot folosi matematica, statistica și tehnologia pentru a rezolva probleme specifice, oamenii de știință pentru decizii sunt pregătiți pentru tot felul de situații de afaceri.

În concluzie, dacă o organizație din lumea modernă dorește să iasă învingătoare, trebuie să dobândească atât oameni de știință în date, cât și oameni de știință. Doar o combinație și o colaborare între ambele pot da semnificație întregului cerc al afacerilor - prin adunarea analizei datelor și a afacerii împreună, oamenii de știință în date și oamenii de știință pot genera adevăratul potențial al Big Data și luarea deciziilor orientate către date.

Dacă sunteți curios să aflați despre python, știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie , 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.