Data Analytics vs. Data Science: sabe quais são as diferenças?

A revolução digital e o crescimento exponencial na quantidade de dados disponíveis nos últimos anos transformaram a forma como as organizações tomam decisões, criam oportunidades e investem na procura por profissionais capazes de lidar com esses dados. Neste contexto, dois campos foram obtendo destaque ao longo do tempo: Data Analytics e Data Science. Embora frequentemente confundidos, ambos têm funções, responsabilidades, competências e formações distintas.

Neste artigo vamos explorar o que é Data Analytics e o que é Data Science, quem os utiliza, quais as principais ferramentas que utilizam e quais as diferenças fundamentais entre eles.

Data Analytics, ou Análise de Dados, é o processo de examinar, limpar, transformar e interpretar dados para descobrir informações pertinentes e padrões significativos, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Envolve a utilização de várias técnicas e ferramentas para analisar grandes conjuntos de dados, identificar tendências, padrões, correlações e anomalias nos dados.

A análise de dados pode ser classificada em vários tipos:

1. Análise descritiva: centra-se no resumo de dados históricos para fornecer uma visão geral de eventos e tendências passadas. Inclui medidas estatísticas básicas, como a média, a mediana, a moda e visualizações, como gráficos de barras, gráficos de tartes e histogramas.

2. Análise de diagnóstico: tem como objetivo compreender a razão pela qual determinados eventos ocorreram no passado. Envolve a exploração das relações entre variáveis para identificar as causas principais de resultados ou problemas específicos.

3. Análise preditiva: utiliza dados históricos para criar modelos e fazer previsões sobre eventos ou tendências futuras. Técnicas como a análise de regressão, a análise de séries temporais e a aprendizagem automática são, normalmente, utilizadas na análise preditiva.

4. Análise prescritiva: leva a análise preditiva mais longe, fornecendo recomendações ou ações para otimizar os resultados futuros. Sugere o que deve ser feito para atingir objetivos específicos ou mitigar riscos.

5. Análise exploratória de dados (EDA): é um passo inicial no processo de análise de dados, em que os analistas examinam os dados visual e estatisticamente para identificar padrões, valores atípicos e potenciais áreas de interesse.

As técnicas de análise de dados são utilizadas em vários domínios, incluindo negócios, cuidados de saúde, finanças, marketing e investigação científica. Ajuda as organizações a tomar decisões baseadas em dados, a melhorar a eficiência, a melhorar as experiências dos clientes, a reduzir custos e a obter uma vantagem competitiva. O objetivo final da análise de dados é extrair informações significativas de dados brutos e utilizá-las para tomar decisões comerciais, científicas ou políticas informadas.

As ferramentas e técnicas de análise de dados vão desde o simples software de folha de cálculo até aos complexos algoritmos de aprendizagem automática, e a escolha da abordagem depende dos objetivos específicos e da complexidade dos dados a analisar.

Por quem é utilizado?

Profissionais de Data Analytics, geralmente chamados de analistas de dados, são responsáveis por realizar análises de dados. Possuem formações diversas, como estatística, matemática, ciência da computação ou engenharia. Organizações de todos os tamanhos empregam analistas de dados para ajudar a melhorar a eficácia das suas operações e estratégias de negócios.

Quais as principais ferramentas?

As ferramentas de análise de dados são aplicações e plataformas de software concebidas para ajudar os profissionais, analistas e organizações a examinar, interpretar e obter informações a partir dos dados. Seguem algumas das ferramentas de análise de dados mais utilizadas:

• Microsoft Excel: é um software de folha de cálculo muito utilizado que fornece capacidades básicas de análise de dados. Permite aos utilizadores executar tarefas como a manipulação de dados, cálculos simples e gráficos básicos.
• Tableau: é uma poderosa ferramenta de visualização de dados e business intelligence. Permite aos utilizadores criar dashboards e relatórios interativos, facilitando a exploração e a comunicação de informações sobre os dados.
• QlikView e Qlik Sense: os produtos da Qlik oferecem capacidades de visualização de dados, criação de dashboards e descoberta de dados, permitindo aos utilizadores interagir com os dados e descobrir informações.
• Microsoft Power BI: é um conjunto de ferramentas de análise empresarial que fornece visualização de dados, modelação de dados e dashboards interativos para análise de dados e relatórios.
• Google Data Studio: uma ferramenta gratuita de visualização de dados e criação de relatórios que permite aos utilizadores ligarem-se a várias fontes de dados e criarem relatórios e dashboards personalizáveis e partilháveis.
• RapidMiner: é uma plataforma de ciência de dados que oferece uma vasta gama de capacidades de análise de dados e aprendizagem automática, tornando-a adequada tanto para analistas como para cientistas de dados.
• KNIME: é uma plataforma de análise de dados, relatórios e integração de código aberto. Permite aos utilizadores criar fluxos de trabalho de dados para pré-processamento, análise e visualização de dados.
• SAS Analytics: oferece um conjunto de ferramentas analíticas e software para análise de dados, incluindo análise estatística, extração de dados e modelação preditiva.
• IBM SPSS: é uma aplicação de software utilizada para análise estatística, extração de dados e análise preditiva.
• Alteryx: é uma plataforma de análise de dados que combina combinação de dados, preparação de dados e capacidades analíticas avançadas para otimizar os processos de análise de dados.
• Sisense: é uma plataforma de business intelligence que fornece recursos de visualização de dados, relatórios e análises.
• Domo: é uma plataforma de business intelligence baseada na nuvem que permite que as organizações se conectem a várias fontes de dados, criem painéis e acompanhem os principais indicadores de desempenho (KPIs).
• Looker: é uma plataforma de exploração de dados e de business intelligence que oferece capacidades de visualização de dados e de elaboração de relatórios.
• SAP BusinessObjects: fornece um conjunto de ferramentas de business intelligence e análise, incluindo Crystal Reports, Web Intelligence e Lumira.

A escolha da ferramenta de análise de dados depende das necessidades específicas da organização ou do indivíduo, bem como da complexidade dos dados e do resultado pretendido.

Data Science, ou Ciência de Dados, é um domínio interdisciplinar que combina várias técnicas, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimentos e ideias de dados estruturados e não estruturados. Engloba uma vasta gama de atividades, incluindo a recolha de dados, a limpeza de dados, a análise de dados, a aprendizagem automática e a visualização de dados, com o objetivo final de tomar decisões e fazer previsões baseadas em dados.

A Ciência de Dados lida com dados de maneira mais abrangente, visando a descoberta de insights, o desenvolvimento de modelos preditivos e a resolução de problemas complexos.

Os principais componentes da ciência de dados incluem:

1. Recolha de dados: Os cientistas de dados recolhem dados de várias fontes, o que inclui bases de dados, sensores, sites da Web, redes sociais, entre outros. Estes dados podem apresentar-se sob a forma de números, texto, imagens ou outros formatos.

2. Limpeza e pré-processamento de dados: Os dados em bruto são, muitas vezes, confusos, incompletos ou inconsistentes. Os cientistas de dados limpam e pré-processam os dados, o que envolve o tratamento de valores em falta, a remoção de duplicados e a garantia da qualidade dos dados.

3. Análise e exploração de dados: Os cientistas de dados utilizam técnicas estatísticas e análise exploratória de dados para compreender os dados, identificar padrões, correlações e anomalias e formular hipóteses.

4. Aprendizagem automática: A aprendizagem automática é uma componente essencial da ciência dos dados. Os cientistas de dados criam e treinam modelos para fazer previsões ou automatizar processos de tomada de decisões. Inclui a aprendizagem supervisionada para classificação e regressão, a aprendizagem não supervisionada para agrupamento, redução da dimensionalidade e a aprendizagem por reforço para a tomada de decisões.

5. Visualização de dados: As ferramentas e técnicas de visualização de dados são utilizadas para apresentar os dados de uma forma significativa e interpretável. Os quadros, gráficos, dashboards e visualizações interativas ajudam a transmitir conhecimentos a um público não técnico.

6. Tecnologias de grandes volumes de dados: Nos casos em que os dados são extremamente grandes, os cientistas de dados podem utilizar tecnologias de grandes volumes de dados, como o Hadoop e o Spark, para armazenar, processar e analisar conjuntos de dados maciços de forma eficiente.

7. Conhecimento do domínio: Os cientistas de dados necessitam, frequentemente, de conhecimentos específicos do domínio para compreender o contexto dos dados e gerar conhecimentos significativos. Estes conhecimentos ajudam a fazer as perguntas corretas e a interpretar os resultados com precisão.

8. Comunicação: A comunicação eficaz dos resultados é crucial na ciência dos dados. Os cientistas de dados precisam de transmitir as suas ideias e recomendações às partes interessadas, muitas vezes em termos não técnicos, para orientar a tomada de decisões.

A ciência dos dados é aplicada em vários domínios e indústrias, incluindo cuidados de saúde, finanças, comércio eletrónico, marketing, processamento de linguagem natural, análise de imagens, entre outros. É utilizada para resolver problemas complexos, fazer previsões, otimizar processos e melhorar a tomada de decisões. Os cientistas de dados têm, normalmente, conhecimentos especializados em matemática, estatística, informática e conhecimentos específicos de um domínio, o que os torna ativos essenciais para as organizações que procuram utilizar os dados para fins estratégicos.

Por quem é utilizado?

Os profissionais de Data Science, conhecidos como cientistas de dados, têm formações diversas, frequentemente em ciência da computação, estatística ou matemática. Além disso, possuem competências de programação e experiência em lidar com grandes volumes de dados. Empresas de tecnologia, instituições financeiras, empresas de comércio eletrónico e muitas outras, recrutam cientistas de dados para tarefas que envolvem a resolução de problemas complexos e a criação de modelos de machine learning.

Para que serve?

Data Science tem uma gama ampla de aplicações, incluindo:

1. Previsão de Demandas: Antecipar as necessidades dos clientes para otimizar stock e cadeias de fornecimento.
2. Recomendações de Produtos: Fornecer aos clientes recomendações personalizadas com base no seu histórico de compras e preferências.
3. Processamento de Linguagem Natural (NLP): Compreender e gerar texto, traduzir idiomas e extrair informações úteis de documentos.
4. Visão Computacional: Interpretar e analisar imagens e vídeos.

Quais as principais ferramentas?

As ferramentas de ciência de dados são software e linguagens de programação que os cientistas de dados utilizam para realizar várias tarefas relacionadas com a recolha, limpeza, análise, modelação e visualização de dados. Estas ferramentas são essenciais para trabalhar com dados e extrair informações pertinentes. Seguem algumas das ferramentas de ciência de dados mais utilizadas:

1. Linguagens de programação:

• Python: é a linguagem de programação mais popular para a ciência dos dados. Tem uma vasta gama de bibliotecas e pacotes para manipulação de dados (por exemplo, Pandas), aprendizagem automática (por exemplo, Scikit-Learn) e visualização de dados (por exemplo, Matplotlib e Seaborn).
• R: é uma linguagem de programação e um ambiente especificamente concebido para a análise estatística e a visualização de dados. Tem um vasto ecossistema de pacotes, incluindo o ggplot2 e o dplyr.

2. Ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs):

• Jupyter Notebook: é uma aplicação Web de código aberto que permite criar e partilhar documentos que contêm código em tempo real, equações, visualizações e texto narrativo. É amplamente utilizado para exploração e análise de dados.
• RStudio: é um ambiente de desenvolvimento integrado para R, que fornece uma interface de fácil utilização para escrever código R e visualizar dados.

3. Manipulação e análise de dados:

• Pandas: Uma biblioteca Python para manipulação e análise de dados. Fornece estruturas de dados como DataFrames e Series, facilitando o trabalho com dados estruturados.
• SQL: A Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada) é essencial para trabalhar com bases de dados relacionais. Ferramentas como MySQL, PostgreSQL e SQLite são, normalmente, utilizadas para operações com bases de dados.

4. Aprendizagem automática:

• Scikit-Learn: Uma biblioteca Python para aprendizagem automática que fornece uma vasta gama de algoritmos para classificação, regressão, agrupamento e muito mais.
• TensorFlow e PyTorch: Estruturas de aprendizagem profunda que são usadas para modelagem e treino de redes neurais.

5. Visualização de dados:

• Matplotlib e Seaborn: Bibliotecas Python para criar visualizações estáticas, animadas e interativas.
• Tableau e Power BI: Estas ferramentas são utilizadas para criar dashboards interativos e visualizações para business intelligence.

6. Ferramentas de Big Data:

• Hadoop: Uma estrutura de código aberto para armazenamento e processamento distribuídos de grandes volumes de dados.
• Apache Spark: Um motor de processamento de dados rápido para análise de grandes volumes de dados.

7. Controlo de versões:

• Git: Um sistema de controlo de versões que ajuda a acompanhar as alterações ao seu código e a colaborar com outros.

8. Plataformas de nuvem:

• AWS, Azure e Google Cloud: As plataformas de nuvem fornecem vários serviços de dados e infraestrutura para armazenamento, processamento e análise de dados.

9. Editores de texto:

• Os editores de texto, como o Visual Studio Code e o Sublime Text, são frequentemente utilizados para escrever e editar código.

10. Software estatístico:

• Ferramentas como o SAS e o SPSS ainda são utilizadas em alguns setores para análise estatística.

A escolha das ferramentas de ciência de dados depende das necessidades específicas de um projeto, das preferências do cientista de dados ou da equipa e da natureza dos dados que estão a ser analisados.

Em resumo, Data Analytics e Data Science são duas faces da mesma moeda quando se trata de trabalhar com dados. O Data Analytics é a lente através da qual vemos o passado, enquanto o Data Science é a bússola que nos guia para o futuro. Entender as distinções e semelhanças de Data Analytics vs. Data Science é fundamental para garantir que as organizações utilizem as suas capacidades de análise de dados de forma eficaz e estratégica.

Finalidade e Objetivo:

• Lida principalmente com a análise retrospetiva de dados históricos para responder a perguntas específicas e apoiar decisões táticas. Os analistas de dados usam técnicas estatísticas e visualização de dados para compreender o que aconteceu no passado.

Competências Requeridas:

• Requer sólidas competências em estatística, visualização de dados e conhecimento de ferramentas como Excel, Tableau ou Power BI, e capacidade de comunicação para traduzir análises em insights acionáveis.

Formação Académica:

• Os analistas de dados possuem formações variadas, incluindo estatística, matemática, economia, ciência da computação ou engenharia. No entanto, cursos de especialidade em áreas quantitativas são comuns.

Tomada de Decisão:

• Informa a tomada de decisões táticas, através do fornecimento de informações históricas para apoiar ações imediatas.

Funções e Responsabilidades:

• Os analistas de dados são responsáveis por recolher e limpar dados, realizar análises estatísticas, criar visualizações de dados e gerar relatórios. Eles ajudam a responder a perguntas específicas e aprimorar a eficiência operacional.

Ciclo de Vida do Projeto:

• O ciclo de vida do projeto de Data Analytics geralmente segue as seguintes etapas: recolha de dados, limpeza de dados, análise, visualização e comunicação de resultados.

Exemplos de Projetos:

• Projetos de Data Analytics incluem relatórios de desempenho de vendas, análise de campanhas de marketing, previsões de procura e relatórios financeiros.

Finalidade e Objetivo:

• Envolve uma gama mais ampla de atividades, incluindo a construção de modelos preditivos e a resolução de problemas complexos. Os cientistas de dados procuram descobrir insights, automatizar decisões e prever tendências futuras.

Competências Requeridas:

• Exige competências em programação, como Python e R, conhecimento avançado de estatística, machine learning e a capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e resolver problemas complexos.

Formação Académica:

• Os cientistas de dados geralmente têm formação em ciência da computação, estatística, matemática, engenharia ou áreas afins. Muitos possuem mestrados ou doutorados em ciência de dados.

Tomada de Decisão:

• Auxilia a tomada de decisões estratégicas, permitindo a previsão de tendências e a automação de processos.

Funções e Responsabilidades:

• Os cientistas de dados recolhem, processam, exploram e modelam dados. Eles também constroem modelos de aprendizado de máquina e trabalham em problemas complexos, como a previsão de tendências ou a análise de texto não estruturado.

Ciclo de Vida do Projeto:

• O ciclo de vida do projeto de Data Science é mais abrangente e normalmente inclui a recolha de dados, pré-processamento, modelagem, avaliação e implantação de modelos, além de uma ênfase mais forte na experimentação e iteração.

Exemplos de Projetos:

• Projetos de Data Science abrangem desde previsões de preços de ações até análise de sentimentos em redes sociais, processamento de linguagem natural, visão computacional e muito mais.

Num mundo cada vez mais orientado por dados, as palavras “Data Analytics” vs. “Data Science” tornaram-se buzzwords frequentes nas conversas relacionadas à tecnologia e negócios. No entanto, muitas vezes, esses termos são usados como sinónimos, criando confusão sobre as suas diferenças e semelhanças.

Por forma a esclarecer melhor esta questão, vamos explorar o mundo do Data Analytics vs. Data Science, uma vez que ambas as disciplinas têm como objetivo extrair informações a partir de dados, mas as suas abordagens e focos são distintos.

Desafios enfrentados pelos profissionais

Os campos de Data Analytics e Data Science estão a evoluir rapidamente, trazendo consigo uma série de desafios que os profissionais devem enfrentar. Um dos maiores desafios é a escassez de talentos. A rápida expansão da quantidade de dados e a crescente complexidade dos problemas a serem resolvidos exigem competências técnicas avançadas, incluindo conhecimentos em estatística, programação, e algoritmos de machine learning. No entanto, a formação de profissionais com estas competências não tem acompanhado a velocidade da procura, resultando numa lacuna significativa no mercado de trabalho.

Outro desafio é a integração de dados provenientes de múltiplas fontes e formatos. Os profissionais de Data Analytics e Data Science precisam de ser capazes de lidar com grandes volumes de dados, muitas vezes não estruturados, e garantir a qualidade e a consistência dos mesmos. Adicionalmente, a privacidade e segurança dos dados são preocupações constantes, especialmente em áreas sensíveis como a saúde e finanças, onde a gestão de dados deve estar em conformidade com regulamentações rigorosas, como o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados).

Oportunidades de carreira

Apesar dos desafios, as oportunidades de carreira em Data Analytics e Data Science são vastas e promissoras. A procura por profissionais qualificados está em crescimento exponencial, impulsionada pela transformação digital em diversos setores, incluindo a banca, saúde, retalho e tecnologia. Empresas de todas as dimensões estão a investir em tecnologias de big data e inteligência artificial para obter insights e tomar decisões.

Os profissionais nestes campos têm a oportunidade de trabalhar em projetos inovadores que podem ter um impacto significativo nas estratégias empresariais e na vida das pessoas. As funções variam desde analistas de dados e cientistas de dados até engenheiros de machine learning e especialistas em inteligência artificial. Além disso, os salários são competitivos e frequentemente acompanhados de benefícios atraentes, refletindo a alta demanda e a escassez de profissionais qualificados.

Tendências futuras

O futuro de Data Analytics e Data Science parece brilhante, com várias tendências emergentes a moldar a direção destes campos. A automação de processos através de ferramentas de machine learning e inteligência artificial está a simplificar tarefas repetitivas, permitindo aos profissionais focar-se em análises mais complexas e estratégicas. A computação na nuvem está a facilitar o acesso a grandes volumes de dados e a poderosas capacidades de processamento, democratizando o uso de tecnologias avançadas.

Outra tendência importante é a democratização dos dados, onde a análise de dados se torna acessível a um público mais amplo dentro das organizações, não apenas aos especialistas. Ferramentas de self-service analytics estão a capacitar utilizadores de negócios a explorar dados e obter insights por conta própria, promovendo uma cultura de tomada de decisão baseada em dados.

Conclusão

Em resumo, Data Analytics vs. Data Science são campos distintos, embora relacionados, que lidam com dados de maneiras diferentes e atendem a necessidades diferentes. A escolha entre os dois depende dos objetivos organizacionais e das preferências individuais.

Data Analytics é a escolha certa quando se precisa de respostas específicas para perguntas bem definidas e decisões táticas. Os analistas de dados desempenham um papel fundamental na interpretação de dados existentes para informar ações imediatas.

Por outro lado, Data Science é a escolha para aqueles que desejam explorar dados em profundidade, desenvolver modelos preditivos, resolver problemas complexos e desenvolver a automação de decisões estratégicas. Os cientistas de dados têm a capacidade de lidar com projetos mais complexos que envolvem machine learning e mineração de dados. Oferece uma gama mais ampla de oportunidades de carreira e perspetivas promissoras num mercado em constante crescimento.

Em última análise, ambos os campos desempenham papéis cruciais no mundo dos dados, contribuindo significativamente para o crescimento e sucesso das organizações. A escolha entre Data Analytics e Data Science depende das necessidades específicas da empresa e das ambições individuais de carreira dos indivíduos. Independentemente da escolha, a proficiência na análise de dados é um ativo fundamental e, à medida que o mundo continua a abraçar a revolução dos dados, ambos os campos continuarão a desempenhar papéis fundamentais no sucesso das organizações e na tomada de decisões informadas.