數據科學與決策科學：您應該選擇哪一個？

到現在，我們已經習慣了數據科學家是“ 21世紀最性感的工作”的說法。 隨著世界各地的公司意識到大數據、人工智能和機器學習的潛力，對數據科學家的需求只會飆升。 雖然數據科學家確實是幫助從海量數據集中發現隱藏設計的嚮導，但沒有人談論技術和商業世界的無名英雄——決策科學家的寶貴貢獻。

現在，您一定想知道，“數據科學家和決策科學家之間有什麼區別？”

根據數據科學中心的說法，“數據科學家是一名專家，在數據工程師收集、處理和結構化數據後，參與從數據中尋找洞察力。 決策科學家將數據視為製定決策和解決業務問題的工具。”

但更重要的是，什麼是決策科學？

從本質上講，數據科學和決策科學之間的聯繫很深。 數據科學整合了數學和技術，通過分析、可視化和數學計算從大型數據集中提取洞察力，而決策科學則是數學、商業、技術、設計思維和行為科學的跨學科應用。

數據科學旨在提取洞察力，而決策科學旨在將這些洞察力轉化為可操作的業務決策。 用 Mu Sigma 首席執行官Dhiraj Rajaram的話來說——

“雖然數據科學家致力於創建分析，但決策科學家幫助公司使用它們。”

數據科學非常重視數據和分析，以找到對業務使用有意義的見解。 然而，決策科學有助於形成面向數據的業務決策的洞察力。

因此，它通常也被稱為業務數據科學，它將業務的工具（數據科學技術和工具）、社會（業務環境）和功能（信息處理）方面並置，以從數據中創造真正的價值。

鑑於商業環境日益複雜和模糊的性質，公司的真正成功只有在意識到數據科學家和決策科學家的價值時才能變得切實可行。

這些專業人員一起可以更好地改變業務場景。 數據科學家可以處理數據分析部分，而決策科學家可以通過將數據轉換為特定於上下文的客觀見解來處理其業務上下文，從而促進組織中更好、更快的決策制定。

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數據科學與決策科學

現在讓我們通過研究數據科學家和決策科學家的行為來更深入地探討數據科學與決策科學的爭論。 由於思維過程在影響和推動行動方面發揮著重要作用，我們希望通過剖析數據科學家和決策科學家處理數據的方式來闡明這兩個新興的研究領域。

數據科學家

他們將數據視為創新的工具。 數據是數據科學家理解、解釋和分析情況和事物以構建更好的產品並鼓勵數據驅動的決策制定的一種手段。 因此，數據科學家將數據質量、分析和統計方法放在首位——業務環境對他們來說是次要的。

數據科學家的最終目標是收集高質量的數據並應用強大的統計方法來促進產品開發。 數據質量是他們無法妥協的，因為它影響到產品構建的整個過程——數據質量越好，產品就越好。

數據科學家根據數據模式、數據處理、算法和統計來處理數據。 他們特別痴迷於尋找因果關係，因此，他們經常玩深入分析和實驗統計。

決策科學家

他們將數據視為推動更好決策的工具。 決策科學家從決策的角度看待數據分析。 他們致力於尋找不同的數據分析方法，以解決客戶/客戶的特定業務挑戰。

對於決策科學家來說，問題的業務方面是第一位的。 數據科學家專注於通過各種統計方法尋找洞察力，而決策科學家旨在發現洞察力，從而製定最佳決策以解決手頭的業務問題。 因此，數據科學家的數據分析在很大程度上取決於需要實施的業務決策。

通常，決策科學家需要 360 度全方位了解手頭的業務挑戰，然後相應地考慮可以幫助組織做出正確決策的分析類型、可視化技術和行為理解。

因此，決策科學家必須能夠使用多個數據源和輸入，這些數據源和輸入是根據他們解決業務問題的能力精心選擇的。 決策科學家應該能夠判斷何時有權根據相關性做出決定，何時需要完全進行另一項實驗。

底線——決策科學家必須具備分析思維和強大的商業頭腦。 他們的最終目標是以增強業務決策過程並優化預算和營銷支出的方式利用數據和統計數據。

最終判決

根據最近的統計數據，行業對數據科學家的需求很大，而行業的嚴重短缺，未來只會升級。 自然，越來越多的公司和組織肩負著填補人才短缺的使命。 數據科學課程現在需求量很大，未來幾年這一趨勢可能會增加。

然而，在追求數據科學家的過程中，公司往往會忘記數據科學只是大局的一個方面。 畢竟，如果您手頭有洞察力，但沒有人為這些洞察力提供指導或塑造，那麼它們對您的業務有什麼好處？

雖然分析是“幫助”企業做出更好決策的關鍵要素，但決策科學完成了整個方程式。

不幸的是，決策科學家比數據科學家還要少。 這些多才多藝的專業人士擅長融合商業、數學、技術和行為科學，以幫助公司做出正確的決策。 他們擁有從業務挑戰中綜合出新想法的能力，無論它們是什麼。

數據科學家是“特定問題”的專家，他們可以使用數學、統計和技術來解決特定問題，而決策科學家則為各種業務情況做好了準備。

總而言之，如果現代世界的組織想要成為贏家，它必須同時獲得數據科學家和決策科學家。 只有兩者之間的結合和協作才能為整個業務循環賦予意義——通過將數據分析和業務方面結合在一起，數據科學家和決策科學家可以產生大數據和麵向數據的決策的真正潛力。

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