Antes que você leia o título deste artigo e se pergunte qual a diferença entre Data Science e Data Analytics, eu vou esclarecer esse que é um dos principais pontos de confusão no universo do big data. As duas áreas trabalham com dados, mas são diferentes entre si.
Os profissionais de Ciência de Dados e de Análise de Dados impactam o mercado de maneiras diferentes, uma vez que as duas especialidades servem a propósitos distintos embora as duas áreas estejam na encruzilhada entre matemática, estatística e desenvolvimento.
O que é Data Science?
Data Science tem como objetivo extrair e interpretar informações derivadas da grande quantidade de dados coletados de diversas fontes. As empresas podem ter seus próprios data lakes, seja para uso próprio ou para operações realizadas com terceiros. Os cientistas de dados projetam e implementam algoritmos com base em métodos estatísticos, machine learning e outras técnicas que permitem que as empresas usem essa base de dados para agir da maneira mais favorável aos seus negócios,de acordo com as circunstâncias e o tempo.
E Data Analytics, o que seria?
Data Analytics é uma função mais específica que faz parte da área de alcance de Data Science. Em um setor de Data Analytics, os analistas procuram fontes de informações com o objetivo de tentar encontrar tendências e métricas que possam ajudar as empresas a tomar decisões mais precisas e obter melhores resultados.
Então, qual a diferença entre o trabalho do Cientista de Dados e do Analista de Dados?
O Cientista de Dados trabalha de forma mais ampla e técnica, encontrando maneiras de coletar e organizar dados. O Analista de Dados se concentra em formular correlações entre os dados, com foco nas operações de diferentes empresas que aplicam e buscam soluções para problemas existentes. Como foi muito bem dito pelo pessoal do Ironhack:
(...) enquanto os cientistas de dados são mestres em prever o futuro, baseando suas previsões em padrões do passado detectados através dos dados, os analistas de dados extraem as informações mais importantes dos mesmos conjuntos de dados.
O dia a dia de um cientista de dados é, basicamente, construir modelos preditivos e prescritivos utilizando técnicas de inteligência artificial. Para isso ele usa ferramentas como linguagens Python, R, Java, Perl, C/C++, SQL e outras, além de plataformas de infraestrutura como o Hadoop .
O Analista de Dados deve elaborar e responder perguntas de negócio por meio dos dados já preparados, comunicar adequadamente as informações relevantes retiradas desse processo, criar representações visuais que facilitem a compreensão das informações e possibilitem a geração de insights, acompanhar os indicadores nas ferramentas de business intelligence, etc.
Como esses profissionais podem revolucionar os negócios?
O uso de técnicas de Data Science torna possível serviços como Google, Netflix e Amazon, cujos cientistas de dados utilizam algoritmos que fornecem, no menor tempo possível, as melhores respostas às consultas dos usuários.
As técnicas de Data Analytics vêm revolucionando a qualidade do serviço em áreas que precisam gerenciar uma grande quantidade de recursos ou pessoas, como centros de gerenciamento de energia ou grandes hospitais. Os Analistas de Dados que atuam em empresas destes e de outros setores melhoram a otimização no uso dos recursos e realizam a automação de alguns serviços que possam estar gerando custos desnecessários.
No agronegócio, por exemplo, a atuação dos Analistas de Dados permite que agricultores façam o rastreamento de rebanhos e maquinário, conheçam as previsões do tempo, façam a gestão dos sistemas produtivos, realizem análises de características do solo, obtenham o histórico de consumo de água, rotação de cultura, etc. É a Agricultura 4.0.
No setor de varejo, a Data Analytics tem sido usada na “ciência do consumo” mapeando a jornada de compra de cada consumidor e usando esses dados para direcionar o marketing e a tomada de decisão dos varejistas.
A Data Science revoluciona negócios que buscam uma vantagem competitiva. As decisões estratégicas não são mais tomadas com base na intuição, no feeling ou na mera aposta. Agora essas empresas têm Cientistas de Dados que vasculham um universo de dados na busca por padrões, insights e caminhos que orientem a tomada de decisão.
Data Analytics e Data Science mudaram o jeito de fazer negócios, gerir recursos e tomar decisões que afetam milhões de pessoas e implicam em bilhões de dólares.
Quer ser um profissional que revoluciona negócios? Conheça o Programa de Capacitação Data Science e Data Intelligence e seja um profissional da carreira que mais cresce no mercado.
