วิทยาศาสตร์ข้อมูล vs วิทยาศาสตร์การตัดสินใจ: คุณควรเลือกอันไหน?

ถึงตอนนี้ เราเคยชินกับคำกล่าวที่ว่า Data Scientist คือ “ งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21 ” เนื่องจากบริษัทต่างๆ ทั่วโลกตระหนักถึงศักยภาพของ Big Data, AI และ ML ความต้องการ Data Scientists ก็ยิ่งเพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว แม้ว่า Data Scientists จะเป็นพ่อมดที่ช่วยเปิดเผยการออกแบบที่ซ่อนอยู่จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็ไม่มีใครพูดถึงการมีส่วนร่วมอันมีค่าของเหล่าฮีโร่ที่ไม่มีใครไม่รู้จักในโลกของเทคโนโลยีและธุรกิจ – Decision Scientists

ตอนนี้ คุณต้องสงสัยว่า " นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์การตัดสินใจแตกต่างกันอย่างไร"

ตามที่ Data Science Central กล่าวว่า "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลหลังจากที่ข้อมูลนี้ถูกรวบรวม ประมวลผล และจัดโครงสร้างโดยวิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจถือว่าข้อมูลเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจและแก้ปัญหาทางธุรกิจ”

แต่ที่สำคัญกว่านั้น Decision Science คืออะไร?

โดยพื้นฐานแล้วการเชื่อมต่อระหว่าง Data Science และ Decision Science นั้นลึกซึ้ง ในขณะที่ Data Science ผสมผสานคณิตศาสตร์และเทคโนโลยีเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้การวิเคราะห์ การแสดงภาพ และการคำนวณทางคณิตศาสตร์ Decision Science เป็นแอปพลิเคชันแบบสหวิทยาการของคณิตศาสตร์ ธุรกิจ เทคโนโลยี การคิดเชิงออกแบบ และพฤติกรรมศาสตร์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก และ Decision Science พยายามที่จะเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นให้เป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ในคำพูดของ Dhiraj Rajaram ซีอีโอของ Mu Sigma –

“ในขณะที่ Data Scientist นั้นกำลังสร้างการวิเคราะห์ แต่ Decision Scientists ก็ช่วยให้บริษัทต่างๆ บริโภคมันได้”

Data Science ให้ความสำคัญกับข้อมูลและการวิเคราะห์เป็นพิเศษเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับการใช้งานทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม Decision Science เป็นตัวกำหนดข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจทางธุรกิจที่เน้นข้อมูล

ดังนั้นจึงมักเรียกอีกอย่างว่า Business Data Science ที่ผสมผสานเครื่องมือ (เทคนิคและเครื่องมือ Data Science) ทางสังคม (บริบททางธุรกิจ) และลักษณะการทำงาน (การประมวลผลข้อมูล) ของธุรกิจเพื่อสร้างมูลค่าที่แท้จริงจากข้อมูล

ด้วยลักษณะที่ซับซ้อนและคลุมเครือมากขึ้นของภูมิทัศน์ทางธุรกิจ ความสำเร็จที่แท้จริงของบริษัทสามารถจับต้องได้ก็ต่อเมื่อตระหนักถึงคุณค่าของทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ

ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ร่วมกันสามารถปฏิวัติสถานการณ์ทางธุรกิจให้ดีขึ้นได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดูแลส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจสามารถจัดการกับบริบททางธุรกิจของมันได้โดยการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกตามวัตถุประสงค์เฉพาะบริบท ซึ่งสามารถส่งเสริมการตัดสินใจที่ดีขึ้นและรวดเร็วในองค์กร

แหล่งที่มา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ

ให้เราเจาะลึกลงไปในการอภิปราย Data Science กับ Decision Science โดยพิจารณาจากการกระทำของ Data Scientists และ Decision Scientists เนื่องจากกระบวนการคิดมีบทบาทสำคัญในการโน้มน้าวและขับเคลื่อนการดำเนินการ เราจึงหวังว่าจะให้ความกระจ่างแก่สาขาวิชาที่เกิดขึ้นใหม่ทั้งสองแห่งด้วยการวิเคราะห์วิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจใช้ข้อมูลร่วมกัน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พวกเขาถือว่าข้อมูลเป็นเครื่องมือในการสร้างสรรค์นวัตกรรม ข้อมูลมีไว้สำหรับ Data Scientists ในการทำความเข้าใจ ตีความ และวิเคราะห์สถานการณ์และสิ่งต่างๆ เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น Data Scientists ให้ความสำคัญกับคุณภาพของข้อมูล การวิเคราะห์ และวิธีการทางสถิติเป็นอันดับแรก – บริบททางธุรกิจเป็นเรื่องรองสำหรับพวกเขา

เป้าหมายสุดท้ายของ Data Scientists คือการรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงและใช้วิธีการทางสถิติที่มีประสิทธิภาพเพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ คุณภาพข้อมูลเป็นสิ่งที่ไม่สามารถประนีประนอมได้ เนื่องจากส่งผลต่อกระบวนการทั้งหมดของการสร้างผลิตภัณฑ์ ยิ่งคุณภาพของข้อมูลดีขึ้นเท่าใด ผลิตภัณฑ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าถึงข้อมูลในแง่ของรูปแบบข้อมูล การประมวลผลข้อมูล อัลกอริธึม และสถิติ พวกเขาหมกมุ่นอยู่กับการค้นหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุโดยเฉพาะอย่างยิ่ง และด้วยเหตุนี้ พวกเขามักจะเล่นกับการวิเคราะห์เชิงลึกและสถิติการทดลอง

นักวิทยาศาสตร์การตัดสินใจ

พวกเขาถือว่าข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจพิจารณาการวิเคราะห์ข้อมูลจากเลนส์ของการตัดสินใจ พวกเขาทุ่มเทให้กับการค้นหาวิธีต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจเฉพาะของลูกค้า/ลูกค้า

สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ แง่มุมทางธุรกิจของปัญหาต้องมาก่อน ในขณะที่ Data Scientists มุ่งเน้นไปที่การค้นหาข้อมูลเชิงลึกผ่านวิธีการทางสถิติที่หลากหลาย Decision Scientists ตั้งเป้าที่จะเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปสู่การสร้างการตัดสินใจที่ดีที่สุดเพื่อจัดการกับปัญหาทางธุรกิจที่อยู่ในมือ ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Data Scientists ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจทางธุรกิจที่จำเป็นต้องดำเนินการ

โดยปกติ Decision Scientists จำเป็นต้องได้รับมุมมอง 360 องศาของความท้าทายทางธุรกิจในมือ จากนั้นจึงพิจารณาประเภทของการวิเคราะห์ เทคนิคการสร้างภาพ และความเข้าใจเชิงพฤติกรรมที่สามารถช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง

ดังนั้น Decision Scientists จะต้องสามารถทำงานกับแหล่งข้อมูลและอินพุตที่หลากหลาย ซึ่งได้รับการคัดเลือกมาอย่างดีโดยพิจารณาจากความสามารถในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ นักวิทยาศาสตร์ควรจะสามารถบอกได้ว่าเมื่อใดจึงจะมีสิทธิที่จะก้าวไปข้างหน้าด้วยการตัดสินใจโดยอิงจากความสัมพันธ์และเมื่อใดที่พวกเขาต้องการจะไปสู่การทดลองอื่นโดยสิ้นเชิง

สิ่งสำคัญที่สุด – นักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจต้องมีความคิดเชิงวิเคราะห์ควบคู่ไปกับความเฉียบแหลมทางธุรกิจที่แข็งแกร่ง เป้าหมายสุดท้ายของพวกเขาคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและสถิติในลักษณะที่ปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจทางธุรกิจและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทำงบประมาณและการใช้จ่ายด้านการตลาด

คำตัดสินสุดท้าย

จากสถิติล่าสุด มีความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากและการขาดแคลนอย่างมากในอุตสาหกรรม ซึ่งมีแนวโน้มว่าจะทวีความรุนแรงมากขึ้นในอนาคต โดยปกติ บริษัทและองค์กรจำนวนมากขึ้นมีภารกิจในการเติมเต็มปัญหาการขาดแคลนผู้มีความสามารถ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่ต้องการสูงในขณะนี้ และแนวโน้มมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นในปีต่อ ๆ ไป

อย่างไรก็ตาม ในการแสวงหา Data Scientists บริษัทต่างๆ มักจะลืมไปว่า Data Science เป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของภาพที่ใหญ่ขึ้น ท้ายที่สุด ถ้าคุณมีข้อมูลเชิงลึกในมือแต่ไม่มีใครบอกทิศทางหรือกำหนดแนวทางให้กับข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้น อะไรจะดีสำหรับธุรกิจของคุณ

แม้ว่าการวิเคราะห์จะเป็นองค์ประกอบสำคัญในการ "ช่วย" ธุรกิจให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น แต่ศาสตร์แห่งการตัดสินใจจะช่วยเติมเต็มสมการทั้งหมด

น่าเสียดายที่ Decision Scientists นั้นหายากกว่า Data Scientists ผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถรอบด้านเหล่านี้มีทักษะในการผสมผสานธุรกิจ คณิตศาสตร์ เทคโนโลยี และพฤติกรรมศาสตร์ เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง พวกเขามีความสามารถในการสังเคราะห์แนวคิดใหม่จากความท้าทายทางธุรกิจ ไม่ว่าพวกเขาจะเป็นอะไร

ในขณะที่ Data Scientists เป็นผู้เชี่ยวชาญ "เฉพาะปัญหา" ที่สามารถใช้คณิตศาสตร์ สถิติ และเทคโนโลยีในการแก้ปัญหาเฉพาะได้ แต่ Decision Scientists ก็เตรียมพร้อมสำหรับสถานการณ์ทางธุรกิจทุกประเภท

สรุปได้ว่า หากองค์กรในโลกสมัยใหม่ต้องการที่จะเป็นผู้ชนะ องค์กรนั้นจะต้องได้รับทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ มีเพียงการรวมกันและการทำงานร่วมกันระหว่างทั้งสองเท่านั้นที่สามารถให้ความหมายแก่แวดวงธุรกิจทั้งหมด โดยนำการวิเคราะห์ข้อมูลและด้านธุรกิจมารวมกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านการตัดสินใจ สามารถสร้างศักยภาพที่แท้จริงของ Big Data และการตัดสินใจที่เน้นข้อมูลได้

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับ python, data science, ลองดู IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 แบบ, เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ, การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม แบบตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ