อาชีพในวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ: Ultimate Guide [2022]

เป็นเวลาหลายทศวรรษแล้วที่ข้อมูลได้ก้าวไปสู่ขอบชั้นนำของธุรกิจ ด้วยความพร้อมใช้งานของระบบจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้สามารถจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดจากการขาย การโต้ตอบกับลูกค้า และประสบการณ์ดิจิทัลได้ กลไกสำหรับการรวมระบบที่แตกต่างกันอย่างง่ายดาย ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลปริมาณมหาศาลจะท่วมโลกธุรกิจอย่างต่อเนื่อง

เทคโนโลยีข้อมูลสามารถจัดการข้อมูลนี้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจะยังคงวางไข่ต่อไปในอนาคต หากใช้ประโยชน์อย่างมีประสิทธิภาพ ที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่สามารถให้โอกาสมหาศาลสำหรับธุรกิจ นี่คือที่มาของศาสตร์แห่งการตัดสินใจ

ศาสตร์แห่งการตัดสินใจต้องการความสามารถในการรวบรวมข้อมูลและใช้งานในลักษณะที่สามารถช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้ การใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิผลในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีข้อมูล แปลเป็นการอนุมานอย่างชาญฉลาดจากข้อมูล สร้างเรื่องราวที่มีประสิทธิภาพ ระบุความท้าทายที่เกี่ยวข้อง จากนั้นนำความรู้นี้ไปใช้กับชุดปัญหาที่ถูกต้องในโลกธุรกิจอย่างถูกต้อง

อาชีพในวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ เกี่ยวข้อง กับการสร้างโซลูชันโดยอิงจากปัจจัยพื้นฐานที่ดีของความน่าจะเป็น การคาดการณ์ การทดลอง และความเชี่ยวชาญด้านการคำนวณ

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ

นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจต้องใช้ทักษะที่ขาดไม่ได้หลายอย่างร่วมกัน ซึ่งพวกเขาใช้ในการทำงานร่วมกันเพื่อดึงคุณค่าจากข้อมูลและแก้ปัญหา ทักษะเหล่านี้รวมถึงความสามารถในการใช้ความรู้ขั้นสูงของคณิตศาสตร์เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและแนวโน้ม จากนั้น วิทยาศาสตร์ทางสถิติจะช่วยในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของข้อมูลตามรูปแบบและแนวโน้ม

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยประเมินความเป็นไปได้มากมายและคาดการณ์โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจยังต้องการความเฉียบแหลมทางธุรกิจ ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถวิเคราะห์ความท้าทายที่สำคัญอย่างชาญฉลาดและตัดสินใจที่สำคัญเพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านั้นได้

พวกเขามีบทบาทสำคัญในการใช้ข้อมูลที่ดึงมาจากกระเป๋าขนาดเล็กที่มีอยู่ในไซโลและประกอบชิ้นส่วนเข้าด้วยกัน โดยใช้ความรู้เกี่ยวกับพลวัตทางธุรกิจควบคู่ไปกับสัญชาตญาณและสายตายาวเพื่อสร้างภาพรวม กล่าวโดยสรุป นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจคือศิลปินที่ผสมผสานศาสตร์ต่างๆ ของคณิตศาสตร์ เทคโนโลยี และธุรกิจเข้าด้วยกันเพื่อทำงาน

อ่าน: Data Science vs Decision Science

บทบาทของนักวิทยาศาสตร์การตัดสินใจในอุตสาหกรรมต่างๆ

ความเชี่ยวชาญของนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจมีประโยชน์ในหลายอุตสาหกรรม สิ่งเหล่านี้รวมถึงการผลักดันยอดขายในอุตสาหกรรมค้าปลีก การสร้างมูลค่าให้กับอุตสาหกรรมการธนาคาร การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการบิน การมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การขนส่ง การสื่อสาร การศึกษา และอื่นๆ อีกมากมาย ประเภทของงานที่เราสามารถทำได้นั้นอธิบายโดยใช้ตัวอย่างของภาคการค้าปลีกและการธนาคาร

1. ขายปลีก

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจในอุตสาหกรรมค้าปลีก คุณจะเห็นว่าตัวเองกำลังใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การกำหนดราคา เทคนิคการลดราคา และกลยุทธ์การขาย คุณจะกำหนดจุดราคาที่เหมาะสมซึ่งเป็นประโยชน์ต่อร้านค้าปลีกและจะมีส่วนช่วยในการเพิ่มรายได้

การมีส่วนร่วมที่คล้ายกันสามารถทำได้ในด้านของการจัดการผู้ขาย การจัดการสินค้าคงคลัง และการวางแผนร้านค้าเพื่อให้เกิดการตัดสินใจที่สำคัญ เช่น ประเภทของผลิตภัณฑ์ที่ควรแสดงร่วมกัน ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมของผู้บริโภคและปัจจัยกระตุ้นสำหรับการซื้อแบบกระตุ้น ไม่เพียงแค่นี้ แต่คุณยังเห็นตัวเองใช้เทรนด์ในโซเชียลมีเดียเพื่อวิเคราะห์ความสนใจของลูกค้าและทำแคมเปญการตลาดเพื่อกระตุ้นยอดขาย

2. การธนาคาร

ในอุตสาหกรรมการธนาคาร นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจใช้ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้าและแนวโน้มของลูกค้าเพื่อจัดหมวดหมู่ลูกค้าของตน ตามมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าและปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่นๆ คุณจะใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อปรับแต่งบริการและผลิตภัณฑ์สำหรับกลุ่มลูกค้าที่หลากหลายของคุณ นอกจากนี้ยังจะเกี่ยวข้องกับการวางกลยุทธ์การริเริ่มทางการตลาดส่วนบุคคลและการโต้ตอบที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ได้มาซึ่งลูกค้า อย่างไรก็ตาม จะเกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมในการออกแบบผลิตภัณฑ์ที่สามารถช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้

ในทำนองเดียวกัน นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจมีบทบาทสำคัญในด้านการป้องกันการฉ้อโกง และการลดความเสี่ยงส่งผลให้ธนาคารประหยัดเงินเป็นจำนวนมาก ข้อมูลลูกค้าจำนวนมากสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจได้ เช่น ความน่าจะเป็นของการฉ้อโกง แม้กระทั่งก่อนที่จะมีภาระผูกพัน หรือโอกาสในการผิดนัดชำระเงินในขั้นตอนการปล่อยสินเชื่อ

ขึ้นอยู่กับวิธีที่ลูกค้าในกลุ่มเฉพาะใช้เทคโนโลยี นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจรับประกันการลงทุนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาและการใช้ระบบเทคโนโลยีที่เหมาะสมเพื่อให้ได้มาซึ่งคุณค่า ข้อมูลประชากรมีบทบาทสำคัญในด้านนี้ ตัวอย่างเช่น ในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งซึ่งมีคนหนุ่มสาวจำนวนมากที่ใช้โทรศัพท์มือถือเพื่อชำระเงิน กลยุทธ์ทางธุรกิจที่ดีอาจต้องการการใช้จ่ายในการพัฒนาและบำรุงรักษาแอปพลิเคชันมือถือของธนาคาร

อย่างไรก็ตาม สำหรับลูกค้ากลุ่มอื่นที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี อาจเกษียณแล้วและมีเวลาอาจต้องการมีปฏิสัมพันธ์ส่วนตัวมากกว่า การให้บริการกลุ่มนี้อาจหมายถึงการใช้บุคลากรด้านการจัดการความสัมพันธ์เพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าและได้รับความภักดีต่อแบรนด์ ซึ่งอาจขยายไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์เฉพาะสำหรับกลุ่มที่มีแนวโน้มสูงที่จะลงทุนในผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการขายต่อเนื่อง

ต้องอ่าน: เส้นทางอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตัวเลือกอาชีพในวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ

คุณอาจคุ้นเคยกับเทคโนโลยีหรืออาจเริ่มต้นในสาขาที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง แต่คุณสามารถทำงานในด้านวิทยาศาสตร์การตัดสินใจได้ ต่อไปนี้คือตัวเลือกอาชีพต่างๆ ที่คุณสามารถสำรวจได้:

1. นักวิเคราะห์ธุรกิจ

นักวิเคราะห์ธุรกิจดำเนินการวิจัยเบื้องต้นเพื่อทำความเข้าใจธุรกิจของลูกค้า พวกเขาสร้างการเชื่อมโยงที่สำคัญในห่วงโซ่ของการสำรวจความต้องการและพื้นที่ความเจ็บปวดของธุรกิจของลูกค้า พวกเขาทำการวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end จากนั้นพวกเขาจะแปลงข้อมูลนี้เป็นภาษาที่ผู้ใช้ทางเทคนิคและสถาปนิกซอฟต์แวร์เข้าใจได้ง่าย ซึ่งจะสร้างการออกแบบและพัฒนาซอฟต์แวร์ต่อไปเพื่อตอบสนองความคาดหวังของลูกค้า

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ

นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องมีทักษะในการสื่อสารที่ดีเยี่ยม ในฐานะนักวิเคราะห์ธุรกิจ คุณจะต้องสร้างความสัมพันธ์อันยอดเยี่ยมกับลูกค้า คุณจะต้องถามคำถามที่เกี่ยวข้องมากมายเพื่อค้นหาว่าลูกค้าต้องการอะไร ต่อไป คุณจะต้องจัดการประชุมกับทีมเทคนิคของคุณหลายครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งที่พวกเขาสร้างขึ้นนั้นสอดคล้องกับสิ่งที่ลูกค้ามีในใจ คุณจะต้องเข้าใจวิธีการจัดทำเอกสารโฟลว์ธุรกิจและการสร้างต้นแบบในรูปแบบของภาพร่างและโครงร่าง

เงินเดือนที่ได้รับจากนักวิเคราะห์ธุรกิจในอินเดีย

ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยที่นักวิเคราะห์ธุรกิจได้รับในอินเดียคือ ₹607,209

2. ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์

การพัฒนาซอฟต์แวร์จำเป็นต้องสร้างซอฟต์แวร์เพื่อเปิดใช้งานกระบวนการทางธุรกิจและเวิร์กโฟลว์

ระเบียบวินัยต้องการความเข้าใจข้อกำหนด การสร้างการออกแบบระดับสูงและมีรายละเอียดสำหรับโครงการ การสร้างซอฟต์แวร์ และสุดท้ายในการทดสอบโค้ดเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะของลูกค้า วิศวกรรมซอฟต์แวร์ต้องใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมและเครื่องมือต่างๆ เช่น Git, GitHub, IntelliJ เป็นต้น ในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ คุณจะต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์และความรู้เกี่ยวกับเทคนิคการพัฒนาส่วนหลังและส่วนหน้าอย่างละเอียด

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องการความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรม ประสบการณ์กับฐานข้อมูล ความสามารถทางคณิตศาสตร์ ทักษะในการแก้ปัญหา ความใส่ใจในรายละเอียด ความสามารถในการทำงานเป็นทีมและทำงานร่วมกัน

เงินเดือนที่ได้รับจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในอินเดีย

จากข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือนเฉลี่ยที่พัฒนาโดยวิศวกรซอฟต์แวร์ในอินเดียคือ ₹607,209

ต้องอ่าน: วิทยาศาสตร์ข้อมูล vs วิทยาศาสตร์การตัดสินใจ: คุณควรเลือกอันไหน?

3. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้กระบวนการแบบแมนนวลเป็นแบบอัตโนมัติ พวกเขาระบุชุดข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการวิเคราะห์และใช้วิธีทางสถิติของการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการแสดงภาพ การจัดประเภท และการแยกข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสวมหมวกหลายใบสำหรับงานของพวกเขา รวมถึงหมวกของวิศวกรซอฟต์แวร์ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ ฯลฯ

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรรู้วิธีการทำงานกับสถิติ พวกเขาควรรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา เช่น R หรือ Python พวกเขาควรจะสามารถทำการดึงข้อมูล แปลง และโหลดข้อมูลได้ โดยควรใช้เครื่องมือ ETL นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรจะสามารถทำงานกับการโต้แย้งข้อมูลและการสำรวจข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

เงินเดือนที่ได้รับจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยที่พัฒนาโดยวิศวกรซอฟต์แวร์ในอินเดียคือ ₹812,528

4. นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และสืบค้นข้อมูลเพื่อรับข้อมูล พวกเขาทำการเข้าร่วม รวมข้อมูล และนำเสนอตามที่ร้องขอสำหรับคำขอข้อมูลต่างๆ

ทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลควรสามารถทำงานกับตารางฐานข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบข้อมูลและสร้างรายงานได้ คุณควรสามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น SQL และ PostgreSQL และเครื่องมือแดชบอร์ด เช่น Tableau, PowerBI และอื่นๆ

เงินเดือนที่ได้รับจากนักวิเคราะห์ข้อมูล

ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยที่พัฒนาโดยวิศวกรซอฟต์แวร์ในอินเดียคือ ₹419,465

บทสรุป

มีเส้นทางที่หลากหลายสำหรับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ คุณสามารถเริ่มต้นจากบทบาทเหล่านี้ได้ ความช่วยเหลือมีอยู่ในรูปแบบของหลักสูตรออนไลน์ต่างๆ หวังว่าบทความนี้จะช่วยคุณสำรวจอาชีพที่คุณต้องการเลือก

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว