Este é um mundo que, cada vez mais, depende dos dados. Não à toa, para as empresas, eles tomaram o lugar de ativo mais importante. É por isso que o Data Science Analytics é tão crucial. Mas, responda: você sabe o que é Data Science Analytics?
Seguindo a tradução literal, falamos da “Ciência de Análise de Dados“. Porém, em uma empresa, esse processo pode ser feito de várias formas.
Se você possui um CRM, por exemplo, já realiza o processamento e análise de dados de alguma forma. O mesmo acontece com um ERP ou um WMS. Basicamente, qualquer solução moderna conta com recursos para facilitar essa ação.
No entanto, mesmo que sua organização já esteja familiarizada na análise de dados, sabe exatamente qual a diferença entre os termos inerentes ao Data Science Analytics?
Mais especificamente, falamos de Data Science, Big Data e Data Analytics. Você sabe a diferença entre esses conceitos e qual o papel de cada um deles na análise e processamento de dados da sua empresa?
Para ajudar você a enriquecer os seus conhecimentos sobre o assunto, resolvemos criar esse conteúdo completo. Continue a leitura!
Diferentes formas de se analisar dados
Com a Transformação Digital, o Data Science Analytics se ampliou para todo mercado. No entanto, como especialistas no tema, vemos ainda certa confusão acontecendo na hora de usar alguns termos.
São distinções importantes, especialmente porque esses termos definem os investimentos que sua própria empresa faz (ou vai fazer). Além disso, o que acontece é que muitos executivos e profissionais da área de TI os utilizam como sinônimos. No entanto, não se engane, pois não são.
Abaixo, vamos explicar cada um deles para você entender as diferenças. Vamos lá?
Data Science
O Data Science se trata da ciência de dados em si. Ou seja, a ação de extrair informações e percepções a partir de dados estruturados ou não estruturados.
É uma parte um pouco mais teórica do processamento de dados e conta com conhecimentos de matemática, estatística, ciência da computação e machine learning.
Trata-se da ação mais ampla de análise de dados, sem responder a perguntas muito específicas e segmentadas, mas processando uma enorme quantidade de dados.
Assim, o Data Science busca obter padrões e tendências a partir da análise de dados. É uma técnica que visa descobrir fatos ocultos na complexa teia de dados de uma empresa ou setor de negócios.
Isso ajuda na tomada de decisões importantes de acordo com as tendências do mercado. Vale também reforçar que o Data Science pode ser utilizado na criação de modelos de machine learning.
Em geral, o Data Science é aplicado nas empresas para ajudar em ações como:
- Marketing e vendas;
- Gerenciamento de riscos;
- Análise de dados do cliente;
- Detecção e prevenção de fraudes;
- Chatbots e assistentes virtuais baseados em IA.
Data Analytics
A análise de dados é o uso de software ou plataformas especializadas para encontrar respostas para perguntas específicas, a partir da relação de conjuntos de dados de sistemas diferentes.
Assim, ajuda as empresas a descobrirem padrões e obterem insights, aproveitando os pontos fortes das habilidades de TI, marketing e ciência de dados.
Trata-se da busca por percepções operacionais que enriqueçam a atuação estratégica da organização e a ajudem a resolver situações complexas do dia a dia de negócios.
Apesar de semelhantes, Data Analyticse Data Science não são a mesma coisa — muito embora eles possam trabalhar juntos. Sua atuação é feita da seguinte maneira:
- Os analistas de dados coletam dados para suas organizações de várias fontes;
- Em seguida, eles filtram e limpam os dados verificando os relatórios gerados com a ajuda das ferramentas de Data Analytics;
- Após isso, os dados são analisados com o auxílio de uma ferramenta de visualização de dados.
Essa ferramenta pode ser mais simples ou mais avançada, capaz de realizar análises preditivas poderosas. Além disso, eles constroem estratégias eficazes para otimizar a análise estatística dos dados. Isso ajuda as organizações a anotar o crescimento ou a tendência do mercado.
Big Data
O Big Data é, literalmente, o grande volume de dados que existe, vindos de múltiplas fontes e diferentes formatos. Entre esses formatos, existem:
- Dados estruturados: São informações organizadas, previamente planejadas, que facilitam o entendimento. Um banco de dados de clientes, por exemplo, é um tipo de dado estruturado.
- Dados semi estruturados: Informações parcialmente organizadas, em vários formatos como XML, JSON e CSV.
- Dados não estruturados: Dados sem estrutura definidos. Se tratam da maior parte dos dados do Big Data, gerados de diferentes formas e com difícil entendimento. Blocos de texto, imagens, arquivos de áudio, gráficos são exemplos desse tipo de dados.
Sendo assim, o Big Data é usado (tanto por profissionais e ferramentas de Data Science e também de Data Analytics) para a análise de insights que o ajudarão nos negócios.
Como escolher a melhor solução?
De forma geral, a melhor solução para o seu negócio seria aderir aos três tipos de tecnologia.
Veja bem, o Big Data são dados gerados a partir de uma variedade de fontes em grande volume e com alta velocidade. Em si, o Big Data é como a fonte de informações para basear suas estratégias de análise e processamento.
É do Big Data que sua empresa vai retirar as informações para compor uma estratégia.
O Data Analytics é como o próximo passo desse processo, utilizando softwares e ferramentas para analisar o Big Data para fomentar a tomada de decisão.
É mais recomendado para empresas que buscam reforçar sua estratégia operacional, buscando insights de melhoria em suas próprias ações.
O Data Science, por si, busca utilizar várias disciplinas para extrair informações e percepções interpretáveis de dados estruturados e não estruturados.
Agora, vê como o Data Science é mais amplo? É ideal para empresas que querem se reposicionar no mercado, ou entender os comportamentos dos consumidores.
Algumas grandes varejistas utilizam o Data Science para reforçar o seu conhecimento sobre as tendências de consumidores e ajustar sua produção e cadeia de suprimentos.
Saiba mais sobre Data Science, Data Analytics e Big Data
O Data Science Analytics é um enorme campo de negócios que, cada vez mais, ganha destaque no mercado corporativo. Porém, é uma área mais técnica do estudo dos negócios — e, por isso, carece de entendimento antes de decidir por qualquer investimento.
Com esse artigo, esperamos ter ajudado você a compreender melhor o assunto e as diferenças dentro do campo de Data Science Analytics!
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