A ciência de dados e a análise de dados são áreas que trabalham com o mesmo produto, os dados. Por esse motivo, muitas pessoas ainda se confundem sobre essas duas áreas, mesmo elas tendo objetivos e responsabilidades diferentes.
Portanto, se você faz parte desse universo dos dados, precisa saber diferenciá-las e entender o valor que cada uma gera para os negócios.
Então, continue lendo para entender o que são ciência de dados e análise de dados e quais são suas principais diferenças.
A ciência de dados (ou data science, em inglês) é uma área relativamente nova no mundo dos negócios, essencial para as empresas que buscam vantagem competitiva.
É com o trabalho realizado nessa área, que utiliza padrões passados como base, que se torna possível enxergar o contexto no qual a empresa está inserida e até prever acontecimentos futuros.
Tem como principais objetivos otimizar processos, gerar produtos inovadores e resolver problemas de negócios, utilizando diversas disciplinas, como estatística, matemática, computação e, principalmente, conhecimento de negócio.
A análise de dados, por sua vez, não trabalha nesse meio do processo, mas sim com os resultados.
Essa área faz a análise inteligente do grande volume de dados gerado pelas empresas. Seu principal objetivo é encontrar correlações significativas entre os dados, ou seja, ter insights e transformá-los em algo que possa ser facilmente visualizado e utilizado no dia a dia dos negócios.
Como você viu, ciência de dados e análise de dados são áreas diferentes. Mas não é só isso. Essas suas áreas se diferenciam em diversos outros quesitos.
Por exemplo, o dia a dia de quem é cientista de dados se passa basicamente na construção de modelos preditivos e prescritivos utilizando inteligência artificial.
Para isso, cientistas de dados utilizam técnicas estatísticas, linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++ e outras, além de plataformas, como Hadoop e SQL.
Do outro lado está quem trabalha como analista de dados, que tem uma rotina bem diferente, com responsabilidades como:
- elaborar e responder perguntas de negócio por meio dos dados já preparados.
- comunicar adequadamente as informações relevantes retiradas desse processo.
- organizar e sintetizar tudo isso.
- criar representações visuais que facilitem a compreensão das informações e possibilitem a geração de insights.
- acompanhar os indicadores nas ferramentas de business intelligence.
Sendo assim, é a comunicação uma das habilidades mais valorizadas entre analistas de dados. Mas também é preciso ter criatividade e domínio sobre negócios.
Além disso, é preciso ter certa base de conhecimento sobre algumas linguagens de programação, e é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística.
Na imagem abaixo, você pode visualizar tudo isso mais facilmente.
Seja você membro da gestão ou da operação, sua capacidade de tomar qualquer decisão será muito mais assertiva se você tiver dados sobre o assunto e puder analisá-los.
Afinal, sem essa capacidade de tomar decisões eficazes e eficientes, sua organização fica à mercê das mudanças do mercado, percepções dos clientes e comportamentos sociais.
Então, uma coisa é certa: a importância que as áreas de ciência de dados e de análise de dados têm.
Portanto, considere que tipo de dados você precisa, quais dados você tem disponíveis, e faça disso um diferencial competitivo. Porque é com a união dos diferentes objetivos dessas duas áreas que grandes metas podem ser conquistadas.
E lembre-se, se você é mais capaz de lidar com as contingências do que seus concorrentes, é você quem tem a vantagem final.
Agora que você aprendeu sobre as diferenças entre ciência de dados e análise de dados, está na hora de especializar-se no assunto e desenvolver ainda mais suas habilidades.
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