¿En qué se diferencian la investigación de operaciones y la gestión de la cadena de suministro (bajo ingeniería industrial) del análisis de datos?

Bastante usuario de Quora ha resumido, citaría una ilustración aquí con un ejemplo.
Supongamos que dirige una industria de taxis, desea obtener ganancias, es posible que necesite un analista de la cadena de suministro para pronosticar datos sobre la cantidad de taxis que se necesitan en un área determinada. Tradicionalmente, se basa en los datos anteriores sin ningún tipo de mezcla, ya que los negocios pueden ser más exigentes, me gustaría agregar más entradas, como la base de clientes y los perfiles. Por lo tanto, un analista de datos puede ayudarlo a encontrar una correlación con estos, por ejemplo, dado el tiempo frente a los taxis utilizados, segmentando a los clientes, correlacionando con varias otras variables (en particular con un área para el uso del cliente con días, escenarios y naturaleza del tráfico) que se puede suministrar al analista de la cadena de suministro como datos complementarios.
Como confiamos en la probabilidad y las limitaciones, para obtener ganancias con el máximo nivel de servicio al cliente, es posible que necesite un tipo OR para modelar el problema con estos empleados y tomar una decisión que pueda generar ganancias para varios escenarios calculados.

Como puede ver, casi todo está relacionado entre sí, ya que soldamos y perfeccionamos nuestras habilidades, puede formar un punto de vista sorprendente desde la segmentación de datos hasta la toma de decisiones en lugar de ser visto como aislado. Del mismo modo, si hago todo lo anterior, terminaría siendo mucho más rápido y eficiente en lugar de jugar con los zapatos. A medida que los datos crecen y se mueven más rápido, no puede terminar siendo todos uno. Necesita un tipo de datos que pueda superprocesar y darle datos limpios para el tipo de cadena de suministro. A medida que se convierten en modelos de probabilidad complejos, el tipo OR puede brindarle una forma mucho más eficiente de tomar decisiones con los datos. Cada uno tiene la amplitud y profundidad, donde su negocio determina cómo se ve y se utiliza cada función.

Observe los puntos 7 y 8 y 9, donde la ciencia de datos desempeña diversos roles en el proceso de toma de decisiones.

A medida que se mueve de izquierda a derecha, se requieren más datos para crear (predecir) el futuro.

Esta pregunta ya tiene las mejores respuestas, pero aún así haré lo mejor por ti.

La investigación de operaciones de pozos es la parte de análisis de los datos y SCM (gestión de la cadena de suministro) se trata más de administrar activos en movimiento.

En OR necesita conocer las herramientas analíticas para investigar en su área de interés.
Debe tener paciencia para su producción de investigación, ya que está analizando las cosas que aún no se han utilizado. SCM es lo que necesita para administrar sus activos. Lo que viene con la gestión de la ruta, la entrega del producto a tiempo, el seguimiento del producto, la disponibilidad del almacén, etc. SCM no está bajo análisis de datos, ya que se trata más de administrar las cosas a tiempo o de la mejor manera posible.

No lo son

OR es un tipo de análisis y la cadena de suministro es una gran aplicación de la teoría analítica a un problema del mundo real.

Un tipo de análisis bastante evolucionado que a menudo incluye simulación y optimización.