Data Science e Data Analytics: Apesar de serem áreas parecidas, não são a mesma coisa. Entenda!
O mundo passa por uma revolução tecnológica de altíssima velocidade, e você com certeza já deve ter percebido a quantidade de informações a nossa volta, né?
A geração de grande quantidade de dados já ultrapassa os setores em que isso era comum, e hoje está presente em tudo que a gente faz, seja uma compra no supermercado, uma visita em um site pelo celular ou ao passar por uma consulta médica.
Segundo a previsão do relatório Rethink Data da IDC (janeiro de 2020), o mundo irá ter criado 175 zetabytes de dados até 2025 (para você ter uma ideia, 1 zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes, que é uma unidade mais comum hoje em dia na tecnologia). A taxa de crescimento da produção de dados está acelerando. O mesmo relatório afirma que mais dados são criados por hora agora do que em um ano inteiro há duas décadas somente.
Dá para perceber como os dados serão uma parte extremamente importante da sociedade, com um altíssimo impacto econômico, não é?
Essa intensa evolução na quantidade de dados gerou uma alta necessidade de profissionais capacitados para o seu tratamento, e nesse meio surgem alguns termos técnicos que podem causar alguma confusão. Data Analytics e Data Science, apesar de serem áreas parecidas, têm diferenças marcantes em sua atuação, então vamos dar uma olhada melhor em cada uma?
Data Analytics / Análise de Dados
O foco dessa área é a resolução de problemas já existentes no negócio, através de tratamento de dados para se obter informação relevante para os tomadores de decisão.
Geralmente se trabalha com dados estruturados já bem definidos na área de atuação, usando ferramentas de análise como o próprio Excel, ou programação em R, ou Python, entre outros, visando responder perguntas de negócio, como, por exemplo, porque o marketing teve mais resultados em um mês do ano, para fornecer bases estatísticas para as decisões da empresa.
O que faz o Analista de Dados?
Os analistas de dados precisam saber muito bem estatística e ter conhecimento de negócio, mas tem um foco menor em programação que o cientista de dados, apesar de ser um grande diferencial possuir esse conhecimento.
O profissional que mostra conseguir resolver os problemas recorrentes com automação e que consegue trabalhar com bancos de dados via programação em SQL, é altamente desejado hoje em dia.
Além disso, a visualização de dados é uma parte essencial do profissional de análise de dados, pois de nada vale a melhor informação do mundo se não for transmitida efetivamente para o tomador de decisão. Para isso, o profissional deve ter conhecimento profundo sobre design de dashboards, e de ferramentas que facilitam a visualização de dados, como PowerBI, Tableau, Google Data Studio, entre outros.
Capacidade criativa, conhecimento de negócio, habilidade com números e comunicação efetiva são as características mais procuradas no profissional para essa área. Para saber mais sobre as principais habilidades de um analista de dados, veja nosso post sobre quais habilidades eu preciso ter para me tornar um analista de dados.
Data Science / Ciência de Dados
Já essa área tem o foco na aplicação de algoritmos baseados em estatística e machine learning para prever situações que podem acontecer, com base no histórico dos dados. É como se a área de Analytics olhasse apenas para o passado, enquanto Data Science olha para o futuro.
O que faz o Cientista de Dados?
O trabalho do cientista de dados é mais profundo. Os profissionais utilizam diversas ferramentas e elaboram fluxos automatizados complexos desde a captura dos dados até a visualização final da informação. É uma busca por novos padrões nos dados, fazer reconhecimento automático de imagens, prever respostas para casos que ainda não aconteceram. Uma aplicação comum é sobre as possibilidades de um paciente irá ou não desenvolver uma doença.
Seu trabalho pode envolver tanto dados estruturados, como dados não-estruturados. Os dados não-estruturados vão além da estrutura comum linha x coluna que utilizamos normalmente, como no Excel.
Os cientistas de dados também tem que saber muito de estatística, da área de negócio e principalmente de programação de computadores. A aplicação de algoritmos de Machine Learning e o processo de captura e limpeza dos dados muitas vezes depende da habilidade do profissional de programação. Portanto, também é conhecimento técnico essencial para quem quer trabalhar nessa área. E pra quem deseja começar a trabalhar com Data Science, vale conferir nosso artigo de como começar na carreira de Data Science.
O conhecimento técnico também é mais abrangente, utilizando várias linguagens de programação além do R e Python, como Java e Scala. Usam também ferramentas que possibilitam armazenar e tratar dados não estruturados, como o Hadoop e Spark.
Diferenças: Data Analytics X Data Science
Em sua essência, ambas as áreas trabalham com dados visando extrair informações que tenham valor para um tomador de decisão do negócio. O que muda são seus objetivos, a abordagem utilizada e a profundidade do conhecimento técnico.
Enquanto Data Analytics foca em resolver problemas específicos já conhecidos, a área de Data Science possibilita encontrar quais são as perguntas certas para serem feitas. O tratamento de dados de Data Analytics utiliza métodos estatísticos para analisar dados históricos e gerar inferências. Por outro lado, ciência de dados aplica fluxos de dados e algoritmos de Machine Learning para gerar modelos. Esses modelos são capazes de identificar padrões ou prever situações futuras.
Ambas as áreas possuem um déficit de profissionais capacitados muito grande no Brasil. Por isso, vale muito a pena investir em qualquer uma delas para sua formação!
Principais habilidades:
No mundo atual, impulsionado por dados, a capacidade de analisar e interpretar essas informações tornou-se uma habilidade indispensável em várias indústrias. À medida que as organizações buscam transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, as carreiras em Data Analytics e Data Science emergem como campos cruciais nesse cenário. Embora frequentemente utilizados de forma intercambiável, Data Analytics e Data Science são áreas distintas, cada uma com seu conjunto específico de objetivos, técnicas e, consequentemente, habilidades necessárias.
- Habilidades Específicas em Data Analytics:
- Visualização de Dados: Proficiência em ferramentas como Tableau ou Power BI para criar representações gráficas de dados que facilitam a compreensão dos resultados.
- Conhecimento em Ferramentas de BI: Entendimento das plataformas de Business Intelligence para análise e relatório de dados.
- Análise Descritiva: Foco na interpretação de dados históricos para identificar tendências e padrões.
- Habilidades Específicas em Data Science:
- Machine Learning: Conhecimento em algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para criar sistemas que aprendem a partir dos dados.
- Manipulação de Grandes Conjuntos de Dados: Habilidade para trabalhar com Big Data, utilizando ferramentas como Hadoop ou Spark.
- Modelagem Preditiva: Capacidade de desenvolver modelos que predizem futuros comportamentos ou tendências a partir de dados históricos.
Conclusão
Embora Data Analytics e Data Science compartilhem algumas semelhanças e ambos envolvam o trabalho com dados, eles têm enfoques e objetivos distintos. Data Analytics se concentra na interpretação de dados históricos para gerar insights e apoiar decisões operacionais e estratégicas. Já Data Science é uma disciplina mais abrangente que combina estatística, programação e conhecimento de domínio para construir modelos preditivos e resolver problemas complexos através de dados. Compreender essas diferenças é essencial para escolher a abordagem adequada e aplicar as técnicas corretas, maximizando o valor que os dados podem oferecer.
