A ciência de dados e a análise de dados são áreas que trabalham com o mesmo produto, os dados. Por esse motivo, muitas pessoas ainda se confundem sobre essas duas áreas, mesmo elas tendo objetivos e responsabilidades diferentes.

Portanto, se você faz parte desse universo dos dados, precisa saber diferenciá-las e entender o valor que cada uma gera para os negócios.

Então, continue lendo para entender o que são ciência de dados e análise de dados e quais são suas principais diferenças.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados (ou data science, em inglês) é uma área relativamente nova no mundo dos negócios, essencial para as empresas que buscam vantagem competitiva.

É com o trabalho realizado nessa área, que utiliza padrões passados como base, que se torna possível enxergar o contexto no qual a empresa está inserida e até prever acontecimentos futuros.

Tem como principais objetivos otimizar processos, gerar produtos inovadores e resolver problemas de negócios, utilizando diversas disciplinas, como estatística, matemática, computação e, principalmente, conhecimento de negócio.

O que é análise de dados?

A análise de dados, por sua vez, não trabalha nesse meio do processo, mas sim com os resultados.

Essa área faz a análise inteligente do grande volume de dados gerado pelas empresas. Seu principal objetivo é encontrar correlações significativas entre os dados, ou seja, ter insights e transformá-los em algo que possa ser facilmente visualizado e utilizado no dia a dia dos negócios.

Ciência de dados vs análise de dados

Como você viu, ciência de dados e análise de dados são áreas diferentes. Mas não é só isso. Essas suas áreas se diferenciam em diversos outros quesitos.

Por exemplo, o dia a dia de quem é cientista de dados se passa basicamente na construção de modelos preditivos e prescritivos utilizando inteligência artificial.

Para isso, cientistas de dados utilizam técnicas estatísticas, linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++ e outras, além de plataformas, como Hadoop e SQL.

Do outro lado está quem trabalha como analista de dados, que tem uma rotina bem diferente, com responsabilidades como:

  1. elaborar e responder perguntas de negócio por meio dos dados já preparados.
  2. comunicar adequadamente as informações relevantes retiradas desse processo.
  3. organizar e sintetizar tudo isso.
  4. criar representações visuais que facilitem a compreensão das informações e possibilitem a geração de insights.
  5. acompanhar os indicadores nas ferramentas de business intelligence.

Sendo assim, é a comunicação uma das habilidades mais valorizadas entre analistas de dados. Mas também é preciso ter criatividade e domínio sobre negócios.

Além disso, é preciso ter certa base de conhecimento sobre algumas linguagens de programação, e é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística.

Na imagem abaixo, você pode visualizar tudo isso mais facilmente.

Imagem de fundo cinza, com títulos escritos em azul e subtítulos escritos em amarelo. Fala das diferenças entre ciência de dados e análise de dados nas categorias: o que é, objetivo, rotina e habilidades.
Ciência de dados vs análise de dados. Fonte: Indicium

O que isso tem a ver com você?

Seja você membro da gestão ou da operação, sua capacidade de tomar qualquer decisão será muito mais assertiva se você tiver dados sobre o assunto e puder analisá-los.

Afinal, sem essa capacidade de tomar decisões eficazes e eficientes, sua organização fica à mercê das mudanças do mercado, percepções dos clientes e comportamentos sociais.

Então, uma coisa é certa: a importância que as áreas de ciência de dados e de análise de dados têm.

Portanto, considere que tipo de dados você precisa, quais dados você tem disponíveis, e faça disso um diferencial competitivo. Porque é com a união dos diferentes objetivos dessas duas áreas que grandes metas podem ser conquistadas.

E lembre-se, se você é mais capaz de lidar com as contingências do que seus concorrentes, é você quem tem a vantagem final.

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Agora que você aprendeu sobre as diferenças entre ciência de dados e análise de dados, está na hora de especializar-se no assunto e desenvolver ainda mais suas habilidades.

Como?

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