Data Science vs Data Analytics: entenda as diferenças
A geração, o uso e a gestão de dados já é uma realidade da rotina das empresas. Por causa disso, surgiram diversas metodologias, profissões e especializações, que buscam maximizar o potencial das informações. Entre os termos de destaque, estão Data Science e Data Analytics.
Eles são frequentemente confundidos, mas tratam de aspectos diferentes. Por isso, é essencial saber como eles se caracterizam de modo a conferir qual é a melhor maneira de usar cada abordagem.
A seguir, veja quais são as principais distinções entre Data Science e Data Analytics e explore as possibilidades!
Afinal, o que é Data Analytics?
A ideia de Data Analytics corresponde, em tradução livre, à "análise de dados". Trata-se de uma proposta que utiliza informações, análises estatísticas e um raciocínio embasado para "traduzir" o que cada conjunto de informações quer dizer.
É como se o analista de dados fosse uma espécie de escultor. Ele recebe uma pedra bruta e, com a ajuda das ferramentas certas, dá forma àquele elemento. No caso de Data Analytics, as ferramentas são os recursos, as plataformas e até os conhecimentos estatísticos e matemáticos.
A partir das análises geradas, pode-se conhecer melhor quem é o cliente das campanhas de marketing digital ou como parte do público se comporta. Também é possível entender certos resultados da empresa e, então, ter uma tomada de decisão mais eficiente.
E o que é Data Science?
Já o Data Science ou a ciência de dados corresponde a uma abordagem mais profunda, técnica e especializada sobre os elementos digitais. Nesse sentido, ela inclui o uso de modelos estatísticos e matemáticos, bem como de outras ferramentas para ver os dados de uma maneira diferente.
O cientista é capaz de enxergar os dados de uma forma especial e encontra correlações e tendências que não são óbvias. Além disso, ele é o profissional mais capacitado para "limpar" e tratar esses dados, de acordo com os objetivos.
Embora seja diferente de Data Analytics, o conceito não está tão distante dessa proposta. É como se o cientista preparasse os dados e fizesse com que eles estivessem prontos para o uso. Então, o analista pode obter as conclusões desejadas de acordo com cada processo e cenário.
De qual vertente sua empresa realmente precisa?
Em plena era digital, tanto a Data Science quanto a abordagem de Data Analytics são importantes. Um profissional de análise tem a habilidade essencial de interpretar dados para que eles se convertam em ações eficientes e bem planejadas. Já o cientista dessa área deve fazer um trabalho técnico, metódico e bem estruturado para sustentar outras etapas.
No caso do uso de dados não estruturados, que precisam de atenção redobrada, a ciência da informação se destaca. Mesmo assim, a análise permanece importante, já que ela vai trabalhar com os dados organizados e definir qual é o melhor caminho para seguir, rumo ao melhor aproveitamento de oportunidades.
De qualquer forma, é indispensável contar com bons recursos, ferramentas e soluções, pois esses elementos têm tudo a ver com a conquista de uma boa performance.
Embora Data Science e Data Analytics não sejam a mesma coisa, são propostas essenciais para o sucesso da empresa. Com o uso das ferramentas adequadas e a atuação de profissionais especializados, será muito mais fácil utilizar os dados a favor do negócio.
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