Data Science (מדע הנתונים) הנו תחום ידע וטכנולוגיה סטטיסטית המאפשר פיתוח של מודלים אנליטיים מתקדמים מבוססי אלגוריתמים וזאת לצורך למידה, חקירה, גילוי ידע, חשיפת דפוסים וחיזוי של תופעות ותהליכים בליבת העסקים, התפעול וקבלת ההחלטות בארגון.

לצורך כך מדען הנתונים יסייע לארגון בזיהוי אתגרים ארגוניים ועסקיים, תרגומם לכדי שאלת מחקר מוגדרת היטב, יאתר מקורות מידע רלוונטיים, יטפל במידע ויבצע העשרה ממקורות נוספים, יבצע חישובים ויפעיל שיטות למידת מכונה עד לקבלת המודל המיטבי לשאלת המחקר שהוגדרה.

שימוש בתוצרים של מודלים אנליטיים לצורך קבלת החלטות ופעולות בארגון ייתן לארגון, מנהליו ועובדיו כלים שאין ברשותו כיום, יפחית תלויות באנשי מפתח וידע ייחודי, יפחית השפעות של הטיות אנושיות וישפר קבלת החלטות תוך השגת שיתוף ושקיפות ארגונית.

עולם מדע הנתונים ויישומיו הרבים הנו מחולל חדשנות מרכזי במרבית הארגונים והתעשיות בעולם אולם בקרב רבים חסרה הבנה של התחום והאפשרויות הגלומות בו עבור הארגון אותו הם מנהלים . מושגים רבים למעשה עוסקים מנקודות מבט שונות באותו רעיון – שימוש בנתונים ומידע בלתי מובנה לצורך חילוץ תובנות חדשות לארגון, לקבלת החלטות ולשימוש בתהליכים שונים. מושגים כגון Big Data, אינטליגנציה מלכותית (AI), למידת מכונה (Machine Learning) , למידה עמוקה (Deep Learning ) , חיזוי (Predictive Analytics), Data/Insight Driven Organization ועוד.

אין זה משנה מהו המושג בו משתמשים, הרעיון המרכזי הנו תמיד הצורך להפיק ידע חדש ומענה חדשני לסוגיות המאתגרות את הארגון וזאת בהתבסס על עובדות ומתודות סדורות לניתוח, עיבוד, הסקת מסקנות ויצירת "תוצרי מידע" (Data Products) שיקדמו וישפרו את יכולתו של הארגון להתמודד ולהוביל בעולם דיגיטאלי משתנה.