SAIBA A DIFERENÇA ENTRE ANÁLISE DE DADOS E CIÊNCIA DE DADOS

A análise de dados e a ciência de dados são áreas próximas, mas que guardam algumas diferenças entre si. 

Os perfis dos profissionais que atuam em cada uma diferem, e é fundamental que os especialistas em Big Data entendam que tipos de competências e habilidades devem desenvolver caso decidam migrar para a análise de dados ou para a ciência de dados, ou se sua empresa precisa contratar um responsável para tais atribuições.

Neste post, vamos explicar quais são as diferenças entre os dois conceitos para você nunca mais confundir. 

Acompanhe!

O que é ciência de dados?

A ciência de dados diz respeito ao uso de diversas tecnologias e métodos para obter, organizar e processar informações, que agreguem valor para o negócio.

Não basta dominar uma ou duas tecnologias, pois isso define um especialista de dados, e não um cientista, já que o cientista de dados deve dominar várias tecnologias para o tratamento desses dados.

E, além disso, deve haver uma preocupação com o armazenamento dos dados, e com os elementos de segurança que envolvem, seja um armazenamento físico ou em nuvem.

Após obter e armazenar, os dados são tratados, e é o momento em que a veracidade e validade das informações são verificadas.

Vale ressaltar que um cientista de dados não vai verificar as informações, uma a uma, mas vai direcionar esforços para atestar se as fontes são confiáveis, e os algoritmos fazem o trabalho de validação e destinar para o local correto.

Todo esse trabalho possibilita o processamento de uma grande quantidade de dados em um menor tempo.

E o que é análise de dados?

Quando falamos sobre análise de dados, ou data analytics, estamos nos referindo a uma parte mais específica da ciência de dados, em que os analistas buscam encontrar possíveis métricas e tendências para ajudar outras empresas a tomar melhores decisões e obter bons resultados.

O trabalho de uma analista de dados não deve ser confundido com um profissional de business intelligence, pois este lida com uma quantidade bem menor de dados, que limita a capacidade de previsão e análise mais limitada.

Basicamente, os analistas de dados irão extrair as informações mais importantes do mesmo conjunto de dados minerado pelos cientistas de dados.

No trabalho dos analistas de dados, os profissionais devem conseguir transformar os dados em informações que facilmente possam ser visualizados e comunicados com elementos que façam diferença na apresentação dos dados e isso requer não só habilidades na parte exata, mas habilidades criativas.

Quais as principais diferenças entre ciência e análise de dados

O principal diferença entre a ciência e análise de dados é a parte do big data que ele atua, pois enquanto a ciência de dados opera de forma mais técnica, ampla, e diversificada, buscando as melhores maneiras de coletar, armazenar e organizar dados, o campo da análise de dados direciona seus esforços em elaborar correlações entre eles, focando nas operações até de outras empresas para buscar a solução de problemas existentes nos negócios.

E enquanto os cientistas de dados são especializados em fazer previsões, com base em padrões de históricos detectados através dos dados, os analistas são responsáveis por extrair as informações mais importantes da mesma quantidade de dados.

No que diz respeito a ferramentas, as principais diferenças entre as duas áreas é a especialização, pois enquanto o cientista deve ter domínio de Python, R, SAS e Scala, além de conhecimento avançado em machine learning. Já o analista deve ter domínio total de Python e R, além de ser especialista em disputa de dados.

Ou seja, enquanto o primeiro é responsável por fazer as principais perguntas sobre o que vai acontecer no futuro, o segundo é responsável por fornecer as respostas das perguntas que foram propostas.

Como cada uma pode ser aplicada?

As duas áreas podem ter diferentes aplicações nas empresas. Confira alguns exemplos de aplicação da ciência de dados e da análise de dados:

Mecanismos de busca

A ciência de dados geralmente tem maior impacto em mecanismos de pesquisa, como o Google, pois utilizam métodos algoritmos para fornecer as melhores respostas aos usuários, em um tempo mínimo. 

Recomendações certeiras

Além disso, sistemas de recomendação de conteúdos também utilizam dos benefícios da ciência de dados, pois conseguem oferecer aos clientes recomendações mais precisas, que favoreçam e agreguem valor a experiência do cliente.

Previsão de vendas

A ciência de dados é bastante útil para uma previsão mais apurada da geração de leads e das vendas das empresas.

Blockchain

O blockchain é uma cadeia de blocos virtual e descentralizada, com dados gerados pela internet. Ela traz mais transparência, privacidade e segurança às transações financeiras e pode se beneficiar da ciência de dados.

Melhor atendimento

A análise de dados é uma das áreas mais exploradas em setores que buscam mais eficiência, como o caso das áreas de saúde e hospitalidade, que possibilita a otimização do atendimento de pacientes/clientes.

Gestão de recursos

Podemos enxergar o uso frequente da análise de dados no gerenciamento de recursos, já que há a possibilidade de organizar os recursos materiais e humanos da empresa de modo que os otimize e automatize processos, diminuindo custos e potencializando resultados.

Previsão de tendências de consumo

A análise de dados é muito eficaz para prever tendências de mercado e de consumo. A partir disso, a empresa pode planejar melhor as ações para potencializar suas vendas.

Monitoramento de resultados

Outra aplicação importante da análise de dados é monitorar os resultados das ações da empresa, como o tráfego no site, o número de vendas, a quantidade de visitantes e de onde eles vêm, entre outros insights.

De qual área a sua empresa necessita?

Tanto a análise de dados quanto a ciência de dados têm uma importância fundamental na atual era da informação. O ideal é que sua empresa combine essas duas áreas e aproveite o melhor que cada uma tem a oferecer.

Nesse cenário, o analista de dados vai ter como principal habilidade interpretar dados e fazer com que eles possam ser convertidos em ações planejadas com o maior número de detalhes, bem como ser eficiente.

O cientista de dados, por sua vez, fará a maior parte do trabalho técnico, mais metódico e estruturado, que irá sustentar a qualidade do trabalho de análise, pois ele irá garantir a fidedignidade doas fontes utilizadas.

Quando nos referimos principalmente a dados não estruturados, que necessitam de maior atenção, a ciência de dados será primordial. E a análise complementará esse trabalho, organizando as principais informações obtidas e apontando qual o melhor caminho a ser seguido, para melhor aproveitar as oportunidades que surjam.

É preciso entender também que, para ter processos que atendam a ambas as áreas, a empresa precisa contar com recursos, ferramentas, e soluções de qualidade, de modo que favoreça o maior nível de qualidade e performance desses processos.

Mesmo que a ciência de dados e a análise de dados tenham pontos que as diferem, são essenciais para que a empresa obtenha sucesso. As empresas, portanto, podem se beneficiar de ambas as áreas, aplicando-as da maneira adequada para obter insights importantes, tomar melhores decisões e otimizar suas estratégias.

O futuro da análise de dados e da ciência de dados

Com o aumento do volume e da complexidade dos dados gerados, a ciência e a análise de dados estão passando por intensas transformações. E as perspectivas para o futuro parecem muito promissoras.

Diversas tendências vêm moldando esse campo, que está em constante evolução. Confira alguns dos destaques:

• Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina estarão em ascensão, com algoritmos ainda mais avançados;  
• Transparência e ética se tornarão cada vez mais importantes;
• O processamento de dados em tempo real ganhará popularidade e impactará a tomada de decisões orientadas por dados recentes;
• A automatização se consolidará e se tornará ainda mais sofisticada;
• A preocupação com a privacidade e a segurança de dados se tornará ainda maior e mais regulamentações serão criadas;
• A integração de dados provenientes de diversas fontes aumentará, assim como a colaboração entre equipes de áreas distintas.

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Os dados são essenciais para o futuro dos negócios. Nesse contexto, empresas que dominarem as áreas de ciência de dados e análise de dados certamente irão se destacar no mercado. 

Como esse é um assunto complexo, é importante contar com a expertise de quem entende, como os especialistas da Insper Jr.  

Entre os serviços que oferecemos às empresas estão a análise de dados, o desenvolvimento de sites e de aplicativos e a consultoria especializada de negócios. 

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