Analisar dados não é algo que apenas os cientistas de dados fazem. Analistas, pesquisadores, profissionais de marketing de crescimento e cientistas de decisão geralmente precisam pesquisar dados para encontrar soluções para problemas de negócios por meio de insights significativos. Muitas vezes, as organizações têm cientistas de dados e cientistas de decisão e isso cria confusão sobre quem é responsável pelo quê. Aqueles que estão se aventurando a aprender ciência de dados devem ter uma compreensão prévia do que desejam aprender. A seguir estão as 5 principais diferenças entre ciência de dados e ciência da decisão.
- A ciência de dados considera os dados como uma ferramenta para aprimorar e desenvolver novos produtos com diferentes métodos estatísticos. A ciência da decisão considera os dados como uma ferramenta para tomar decisões inteligentes em benefício de uma empresa.
- A ciência de dados busca insights significativos para os executivos da empresa. A ciência da decisão adota uma visão 360º para tornar os insights úteis para a empresa.
- A ciência de dados precisa apenas de capacidade analítica, enquanto a ciência da decisão exige capacidade analítica e perspicácia nos negócios.
- A ciência de dados integra matemática e tecnologia com visualização de dados e computação matemática. A ciência da decisão é a aplicação interdisciplinar da matemática, tecnologia e negócios com a ciência comportamental.
- Um dos desafios da ciência de dados é o fornecimento de uma enorme quantidade de dados sujos, enquanto um dos desafios da ciência da decisão é a falta de dados confiáveis.
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