A diferença entre ciência de dados e análise de dados

Ciência de dados e análise de dados

As pessoas que trabalham no campo tecnológico ou outras áreas relacionadas provavelmente ouvem esses termos o tempo todo, muitas vezes de forma intercambiável. No entanto, embora possam parecer semelhantes, os termos são geralmente bastante diferentes e têm implicações diferentes para as empresas. Saber usar os termos corretamente pode ter um grande impacto na forma como um negócio é executado, especialmente porque a quantidade de dados disponíveis cresce e se torna uma parte maior da nossa vida diária.

Ciência dos dados / Data science

Tal como a ciência é um termo extensivo que inclui uma série de especialidades e ênfases, a ciência dos dados é um termo amplo para uma variedade de modelos e métodos para obter informações. Sob o guarda-chuva da ciência dos dados, estão métodos de científicos, matemáticos, estatísticos e outras ferramentas que são usadas para analisar e manipular dados. Se é uma ferramenta ou processo feito para analise de dados, para ou obter algum tipo de informação, provavelmente se enquadra na ciência dos dados.

A prática da ciência dos dados se resume a conectar informações e pontos de dados para encontrar conexões que possam ser úteis para o negócio. A ciência dos dados aprofunda o mundo do desconhecido tentando encontrar novos padrões e insights. Em vez de verificar uma hipótese, como o que normalmente é feito com a análise de dados, a ciência dos dados tenta construir conexões e planejar o futuro. A ciência dos dados geralmente move uma organização do inquérito para os insights, fornecendo uma nova perspectiva nos dados e como está tudo conectado que anteriormente não era visto ou conhecido.

Análise de dados | Data analytics

Se a ciência dos dados é a casa que contém as ferramentas e os métodos, a análise de dados é uma sala específica naquela casa. É relacionado e similar à ciência dos dados, mas mais específico e concentrado. A análise de dados geralmente é mais focada do que a ciência dos dados porque ao invés de apenas procurar conexões entre dados, os analistas de dados têm um objetivo específico ao considerar que eles estão ordenando dados para procurar formas de suporte. A análise de dados é muitas vezes automatizada para fornecer informações sobre certas áreas.

A análise de dados envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser usados ​​para ajudar a alcançar os objetivos de uma organização. Essencialmente, a análise classifica dados em coisas que as organizações sabem ou sabem que não conhecem e podem ser usadas para medir eventos no passado, no presente ou no futuro. A análise de dados geralmente move dados de insights para impactar conectando tendências e padrões com os verdadeiros objetivos da empresa e tende a ser um pouco mais focado em negócios e estratégias.

Por que isso importa?

As diferenças aparentemente nuançadas entre ciência de dados e análise de dados podem realmente ter um grande impacto em uma empresa. Para começar, os cientistas de dados e os analistas de dados desempenham diferentes funções e, muitas vezes, têm diferentes origens, por isso, poder usar os termos corretamente ajuda as empresas a contratar as pessoas certas para as tarefas que eles têm em mente. A análise de dados e a ciência dos dados podem ser usadas para encontrar coisas diferentes e, embora ambas sejam úteis para as empresas, ambas não serão usadas em todas as situações. A análise de dados é frequentemente utilizada em indústrias como cuidados de saúde, jogos e viagens, enquanto a ciência dos dados é comum nas pesquisas na Internet e na publicidade digital.

A ciência dos dados também está desempenhando um papel crescente e muito importante no desenvolvimento da inteligência artificial e da aprendizagem por máquinas. Muitas empresas estão se voltando para sistemas que permitem que eles usem computadores para peneirar grandes quantidades de dados, como em sistemas flash corporativos, usando algoritmos para encontrar as conexões que ajudarão suas organizações a atingir seus objetivos. O aprendizado de máquinas tem imenso potencial em várias indústrias e, sem dúvida, desempenhará um papel importante na forma como as empresas são executadas no futuro. Por isso, é vital que as organizações e os funcionários saibam a diferença entre ciência de dados e análise de dados e o papel que cada disciplina desempenha.

Embora as diferenças existam, a ciência dos dados e a análise de dados são partes importantes do futuro do trabalho e dos dados. Ambos os termos devem ser abraçados por empresas que querem liderar o caminho para a mudança tecnológica e com sucesso a compreensão dos dados que fazem suas organizações funcionarem.

Sobre o autor

Cetax

Somos uma consultoria de Business Intelligence e Data Warehousing que atua desde 2000, guiando as empresas a transformar seus dados em valiosas informações que transformam os seus negócios.








por: Cetax

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