Você sabe a diferença entre análise de dados e ciência de dados?

Para saber a diferença entre análise de dados e ciência de dados, não deixe de ler o artigo que preparamos para você!

A análise de dados e a ciência de dados são campos que costumam utilizar os mesmos dados de um determinado produto. Por esse motivo, muitas pessoas ainda acabam se confundindo entre esses dois campos, apesar de seus objetivos e responsabilidades diferentes.

Então, se você está entrando agora neste mundo de dados, é necessário saber diferenciá-los e entender o valor que cada dado traz para o negócio.

Para saber mais sobre o assunto, basta continuar a leitura para entender o que são análise de dadose  ciência de dados, além de saber quais são suas principais diferenças.

Data science: o que é ciência de dados?

Da mesma forma que a ciência é um termo amplo que engloba muitas especialidades e focos, a ciência de dados também é considerado um tema amplo, com diversas complexidades para vários modelos e métodos de obtenção de informações. Uma coisa é certa, por trás de todo o processo da ciência de dados estão métodos científicos, matemáticos e estatísticos que utilizam ferramentas para analisar e manipular dados.

Quando é utilizada alguma ferramenta ou processo para analisar dados, e dessa forma conseguir algum tipo de informação, provavelmente se enquadra dentro do conceito de ciência de dados. A prática da ciência de dados é basicamente resumida em conectar informações e pontos de dados para encontrar conexões úteis para os negócios.

A ciência de dados tende a  se aprofundar no desconhecido, tentando descobrir novos insights e padrões. Em vez de testar suposições, como geralmente é feito por meio da análise de dados, a ciência de dados tenta fazer conexões e planejar o futuro.

A ciência de dados geralmente transforma as organizações de consultas em insights, fornecendo novas perspectivas sobre os dados e como tudo o que não foi visto ou conhecido antes está conectado.

Data analytics: o que é análise de dados?

Vamos lá, no caso a ciência de dados é a casa das ferramentas e métodos, já a análise de dados é, de forma resumida, um cômodo específico da casa, pode até estar relacionado e ser semelhante à ciência de dados, mas mais específico e focado.

A análise de dadosgeralmente é mais focada do que a ciência de dados porque os analistas de dados não estão apenas procurando conexões entre os dados, mas têm um propósito específico de considerar que estão classificando os dados para encontrar maneiras de apoiá-los. A análise de dados geralmente é automatizada para fornecer informações sobre determinadas áreas.

A análise de dados envolve vasculhar os dados para encontrar grandes pepitas que podem ser usadas para ajudar a alcançar os objetivos organizacionais. Essencialmente, a análise categoriza os dados em coisas que a organização sabe ou não sabe e pode ser usada para medir eventos passados, presentes ou futuros.

A análise de dados transforma os dados de insights em impacto, muitas vezes vinculando tendências e padrões aos verdadeiros objetivos de uma empresa, e tende a se concentrar mais nos negócios e na estratégia.

Relação entre análise de dados e ciência de dados

Como você pode ver, ciência de dados e análise de dados são campos diferentes. Mas não se trata apenas disso. Esses campos diferem em vários outros aspectos. Por exemplo, o trabalho diário de um cientista de dados é basicamente construir modelos preditivos e prescritivos usando inteligência artificial.

Sendo assim, profissionais especialistas na ciência de dados acabam usando técnicas estatísticas, linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++ entre outras, além de plataformas, como Hadoop e SQL.

Já do outro lado estão os especialistas que trabalham como analistas de dados, cujo a rotina diária é muito diferente e suas responsabilidades nós destacamos a seguir:

1. Prepare uma lista com respostas das perguntas de negócios utilizando dados já informados.

2. Comunique adequadamente as informações relevantes extraídas do processo.

3. Organize e sintetize tudo.

4. Crie representações visuais que ajudem a entender as informações e gerar insights.

5. Monitore métricas em ferramentas de business intelligence.

Como pode ver, a comunicação é uma das habilidades que os analistas de dados acabam valorizando bem mais. Mas você também precisa ser criativo e experiente em negócios. Além disso, é necessária uma certa base de conhecimento de certas linguagens de programação, e um certo entendimento de números e afinidade com estatísticas são essenciais.

Qual a importância de tudo isso?

Existem algumas diferenças que aparentemente são sutis entre análise de dados e ciência de dados que podem de fato fazer uma grande diferença para uma empresa. Para começar, analistas de dados e cientistas de dados desempenham papéis diferentes e geralmente vêm de diferentes origens, portanto, poder usar esses termos corretamente ajuda as empresas a contratar as pessoas certas para as tarefas que têm em mente.

A análise de dados e a ciência de dados podem ser utilizadas para descobrir coisas diferentes e, embora as duas áreas sejam úteis para as empresas, não são aplicáveis ​​em todas as situações. A análise de dados é comumente usada em setores como saúde, jogos e viagens, enquanto a ciência de dados é comum em pesquisa na Internet e publicidade digital.

A ciência de dados acabou se tornando fundamental e executa um papel cada vez mais importante na evolução da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Diversas empresas estão recorrendo a sistemas que permitem usar computadores para filtrar grandes quantidades de dados, como em sistemas corporativos de memória flash, usando algoritmos para encontrar conexões que ajudem suas organizações a atingir seus objetivos.

O aprendizado de máquina tem um enorme potencial em muitos setores e, sem dúvida, desempenha um papel importante na forma como as empresas operam no futuro. É por isso que é extremamente importante que todas as empresas e colaboradores entendam a diferença entre ciência de dados e análise de dados e como cada papel é colocado em prática no negócio.

Como isso impacta no dia a dia

Seja você um gerente ou uma pessoa de operações, se tiver dados sobre determinado assunto e puder analisá-los, você se sentirá mais confiante em sua capacidade de tomar qualquer decisão.

Até porque, se não existe a capacidade de tomar decisões eficazes, sua empresa acaba ficando à mercê das mudanças do mercado, das percepções dos consumidores e do comportamento social.

Então, uma coisa é certa: a importância do campo da ciência de dados e análise de dados. Sendo assim, pense em que tipo de dados você precisa, quais dados você tem disponíveis e faça disso uma vantagem competitiva. Porque a grandeza só pode ser alcançada combinando os diferentes objetivos desses dois campos.

Lembre-se, se você puder lidar com contingências melhor do que seus concorrentes, você terá a vantagem final.

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