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Pessoa estudando a análise de dados de um negócio

A DIFERENÇA DE ANÁLISE DE DADOS E CIÊNCIA DE DADOS: NÃO CONFUNDA ESSAS DUAS ÁREAS!

Considerando que o mercado está em constante evolução e transformação, é comum que haja uma confusão sobre alguns termos técnicos, principalmente quando envolvem elementos no mundo do big data.

Esses conceitos envolvem o trabalho com uma imensa quantidade de informações e suas devidas análises, e um dos principais pontos que faltam esclarecimentos é a diferença entre análise de dados (data analytics) e ciência de dados (data science), sendo áreas próximas, porém com diferenças entre si.

Inclusive os perfis dos profissionais que trabalham nessas duas áreas diferem e é fundamental que os especialistas em big data entendam quais os tipos de competências e habilidades devem desenvolver caso decidam ir para o caminho análise de dados ou ciência de dados.

Por isso, para entender a complexidade do tema, trouxemos esse post para que você não confunda mais esses dois conceitos, e esteja atento a tudo que acontece na que chamamos de “Era da informação”.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é quando utilizamos 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, pois este, deve dominar várias tecnologias para o tratamento desses dados.

E, além disso, deve haver uma preocupação com o armazenamento de 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 onde a veracidade e validade das informações são verificadas.

E 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 torna possível 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, onde 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 que foi 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 destes, e direciona seus esforços em elaborar correlações entre eles, focando nas operações até de outras empresas para buscas a solução de problemas existentes nos negócios.

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

Sobre 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 um 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 das suas funcionalidades no mercado. A ciência de dados geralmente tem maior impacto em mecanismos de pesquisa, como Google, pois utilizam métodos algoritmos para fornecer as melhores respostas aos usuários, em um tempo mínimo. 

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

A análise de dados é uma área 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.

Podemos enxergar o uso frequente dessa análise em outras, por exemplo, o gerenciamento de energia, já que há a possibilidade de organizar os recursos de modo que os otimize e automatize processos, diminuindo custos e potencializando resultados.

De qual área a sua empresa necessita?

Quando estamos falando sobre a “Era da informação”, precisamos entender que tando o Data Science quanto o Data Analytic são importantes para o seu negócio.

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

O cientista de dados ele 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 de dados não estruturados, que necessitam de maior atenção, a ciência de dados será primordial para tratar da melhor forma esses itens. E a análise complementará esse trabalho, organizando as principais informações obtidas e apontando qual o melhor caminho a ser seguido, para melhor aproveitar, também, as possíveis oportunidades que surjam.

É preciso entender também, que para ter processos que atendam ambas as áreas, a empresa precisa deter de 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. Com o uso das tecnologias e ferramentas adequadas, com pessoas capacitadas e especializadas, será muito mais fácil, implementar esses processos de inteligência de dados na sua empresa, e traçar estratégias que impulsionem os resultados do seu negócio.

Ao longo do post, nós elencamos as principais diferenças entre data science e data analytics, além da sua importância, bem como, resumimos, de forma básica, o que você precisa fazer e ter para implementar no seu negócio.

O processo de ciência e análise de dados envolve a coleta, limpeza e análise de dados, fornecimento de relatórios, formação de algoritmos, redes neurais. E todo esse processo será fundamental para utilizar essa inteligência a favor do seu negócio.

Nós da Insper Jr. estamos prontos e disponíveis para te ajudar a iniciar esse processo de mudança para tomada de decisões mais baseadas em inteligência de dados, que irão garantir planos de ação muito mais assertivos e eficientes para a empresa. Agende já uma reunião conosco e vamos juntos otimizar o seu negócio.

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