Data Analytics e Data Science são parecidos só no nome. Na prática, há uma grande diferença entre os termos. Quer saber por quê? Leia Mais!
Em um mundo moderno com incontáveis avanços tecnológicos, novas áreas surgem com termos técnicos muito similares, mas que exercem funções fundamentalmente diferentes. Esse é o caso do Data Analytics (análise de dados) e do Data Science (ciência de dados).
Continue acompanhando este blog para entender melhor sobre as diferenças de cada um desses dois campos de conhecimento e saiba como aplicá-los na sua rotina de trabalho. Boa leitura!
O que é e como funciona o Data Analytics?
A análise de dados, na tradução para português, é um área de atuação de Big Data, termo que se refere à grande infraestrutura de fluxo de informações existentes. Esse estudo computacional é responsável pela resolução de problemas nos negócios, interferindo ativamente no resultado das tomadas de decisão.
Ao usar dados bem estruturados, os analistas, com a ajuda de ferramentas como Excel, Python, entre outros, fornecem estatísticas para embasar planos e ações estratégicas em empresas.
Como principais funções do Data Analytics, podemos destacar:
- Gera relatórios de vendas e confere o desempenho de marketing;
- Analisa dados financeiros;
- Monitora métricas de negócios.
O que é e como funciona o Data Science?
Essa ciência tem como objetivo a aplicação de algoritmos baseados em estatística e o Machine Learning para prever possíveis situações, baseando-se em históricos.
Consiste na elaboração de fluxos automatizados, desde a captura dos dados até a visualização final dos resultados, desenvolvendo modelos preditivos e explorando informações não estruturadas para encontrar padrões complexos.
Entre suas principais funções, destacam-se:
- Antecipar demanda;
- Desenvolver produtos baseados em dados dos usuários;
- Reconhecer padrões em imagens ou texto.
As principais diferenças entre Data Science e Data Analytics
Apesar de ambas as ciências lidarem com informações similares, os objetivos de cada uma são bem distintos. Podemos destacar as principais diferenças:
Data Analytics:
- Fornece insights acionáveis para tomada de decisões imediatas;
- Responde perguntas específicas para otimizar operações existentes;
- Trabalha com dados estruturados;
- Analisa históricos para entender o desempenho passado;
- Realiza processos mais simples e diretos.
Data Science:
- Explora as informações de maneira mais profunda, com o intuito de gerar insights inovadores e preditivos;
- Envolve uma abordagem mais ampla, buscando soluções para desafios futuros;
- Lida tanto com dados estruturados, quanto não estruturados;
- Concentra-se na previsão e antecipação de tendências futuras;
- Atua entregando conteúdos mais detalhados e extensos.
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