数据科学与决策科学：您应该选择哪一个？

到现在，我们已经习惯了数据科学家是“ 21世纪最性感的工作”的说法。 随着世界各地的公司意识到大数据、人工智能和机器学习的潜力，对数据科学家的需求只会飙升。 虽然数据科学家确实是帮助从海量数据集中发现隐藏设计的向导，但没有人谈论技术和商业世界的无名英雄——决策科学家的宝贵贡献。

现在，您一定想知道，“数据科学家和决策科学家之间有什么区别？”

根据数据科学中心的说法，“数据科学家是一名专家，在数据工程师收集、处理和结构化数据后，参与从数据中寻找洞察力。 决策科学家将数据视为制定决策和解决业务问题的工具。”

但更重要的是，什么是决策科学？

从本质上讲，数据科学和决策科学之间的联系很深。 数据科学整合了数学和技术，通过分析、可视化和数学计算从大型数据集中提取洞察力，而决策科学则是数学、商业、技术、设计思维和行为科学的跨学科应用。

数据科学旨在提取洞察力，而决策科学旨在将这些洞察力转化为可操作的业务决策。 用 Mu Sigma 首席执行官Dhiraj Rajaram的话来说——

“虽然数据科学家致力于创建分析，但决策科学家帮助公司使用它们。”

数据科学非常重视数据和分析，以找到对业务使用有意义的见解。 然而，决策科学有助于形成面向数据的业务决策的洞察力。

因此，它通常也被称为业务数据科学，它将业务的工具（数据科学技术和工具）、社会（业务环境）和功能（信息处理）方面并置，以从数据中创造真正的价值。

鉴于商业环境日益复杂和模糊的性质，公司的真正成功只有在意识到数据科学家和决策科学家的价值时才能变得切实可行。

这些专业人员一起可以更好地改变业务场景。 数据科学家可以处理数据分析部分，而决策科学家可以通过将数据转换为特定于上下文的客观见解来处理其业务上下文，从而促进组织中更好、更快的决策制定。

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数据科学与决策科学

现在让我们通过研究数据科学家和决策科学家的行为来更深入地探讨数据科学与决策科学的争论。 由于思维过程在影响和推动行动方面发挥着重要作用，我们希望通过剖析数据科学家和决策科学家处理数据的方式来阐明这两个新兴的研究领域。

数据科学家

他们将数据视为创新的工具。 数据是数据科学家理解、解释和分析情况和事物以构建更好的产品并鼓励数据驱动的决策制定的一种手段。 因此，数据科学家将数据质量、分析和统计方法放在首位——业务环境对他们来说是次要的。

数据科学家的最终目标是收集高质量的数据并应用强大的统计方法来促进产品开发。 数据质量是他们无法妥协的，因为它影响到产品构建的整个过程——数据质量越好，产品就越好。

数据科学家根据数据模式、数据处理、算法和统计来处理数据。 他们特别痴迷于寻找因果关系，因此，他们经常玩深入分析和实验统计。

决策科学家

他们将数据视为推动更好决策的工具。 决策科学家从决策的角度看待数据分析。 他们致力于寻找不同的数据分析方法，以解决客户/客户的特定业务挑战。

对于决策科学家来说，问题的业务方面是第一位的。 数据科学家专注于通过各种统计方法寻找洞察力，而决策科学家旨在发现洞察力，从而制定最佳决策以解决手头的业务问题。 因此，数据科学家的数据分析在很大程度上取决于需要实施的业务决策。

通常，决策科学家需要 360 度全方位了解手头的业务挑战，然后相应地考虑可以帮助组织做出正确决策的分析类型、可视化技术和行为理解。

因此，决策科学家必须能够使用多个数据源和输入，这些数据源和输入是根据他们解决业务问题的能力精心选择的。 决策科学家应该能够判断何时有权根据相关性做出决定，何时需要完全进行另一项实验。

底线——决策科学家必须具备分析思维和强大的商业头脑。 他们的最终目标是以增强业务决策过程并优化预算和营销支出的方式利用数据和统计数据。

最终判决

根据最近的统计数据，行业对数据科学家的需求很大，而行业的严重短缺，未来只会升级。 自然，越来越多的公司和组织肩负着填补人才短缺的使命。 数据科学课程现在需求量很大，未来几年这一趋势可能会增加。

然而，在追求数据科学家的过程中，公司往往会忘记数据科学只是大局的一个方面。 毕竟，如果您手头有洞察力，但没有人为这些洞察力提供指导或塑造，那么它们对您的业务有什么好处？

虽然分析是“帮助”企业做出更好决策的关键要素，但决策科学完成了整个方程式。

不幸的是，决策科学家比数据科学家还要少。 这些多才多艺的专业人士擅长融合商业、数学、技术和行为科学，以帮助公司做出正确的决策。 他们拥有从业务挑战中综合出新想法的能力，无论它们是什么。

数据科学家是“特定问题”的专家，他们可以使用数学、统计和技术来解决特定问题，而决策科学家则为各种业务情况做好了准备。

总而言之，如果现代世界的组织想要成为赢家，它必须同时获得数据科学家和决策科学家。 只有两者之间的结合和协作才能为整个业务循环赋予意义——通过将数据分析和业务方面结合在一起，数据科学家和决策科学家可以产生大数据和面向数据的决策的真正潜力。

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