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Data science vs data analytics: capire le differenze

Attualmente, l'analisi dei dati e la scienza dei dati sono tra i percorsi di carriera più ambiti e i campi emergenti più richiesti. I lavori nel campo della scienza dei dati e dei big data sono da tempo una strada sicura per chi cerca un potenziale di carriera stabile e altamente retribuito. E questa tendenza continuerà sicuramente, visto che secondo The Economic Times, quasi 96% delle aziende prevedono di assumere specialisti con competenze nei big data. Inoltre, l'apprendimento automatico e l'IA sono diventati altamente integrati nelle nostre vite e nell'economia, portando a un'impennata della domanda di specialisti dei big data.

Che cos'è la scienza dei dati?

Data science è una disciplina che si occupa di un'enorme quantità di dati recuperati da fonti diverse. Si tratta di uno dei campi in più rapida espansione, poiché negli ultimi anni si è assistito a una crescita massiccia del numero di fonti di dati.

Le soluzioni di scienza dei dati sono ottenute grazie a una serie di strumenti che estraggono informazioni rilevanti e trovano modelli nascosti da utilizzare per prendere decisioni aziendali e per la pianificazione strategica. Per ottenere i dati rilevanti, gli scienziati dei dati devono essere in grado di integrare statistiche, intelligenza artificiale, matematica, apprendimento automatico, analisi avanzate e programmazione.

Competenze e strumenti

Ciò che caratterizza i data scientist è la loro capacità di porre domande per trovare percorsi verso l'ignoto. Sono anche responsabili della costruzione di modelli statistici e della scrittura di algoritmi, quindi è assolutamente fondamentale che abbiano conoscenze statistiche e matematiche. Devono inoltre possedere solide competenze tecniche, tra cui:

  • analisi dei dati;
  • magazzino/recupero dati;
  • apprendimento automatico;
  • programmazione orientata agli oggetti;
  • Java e Python per la scienza dei dati;
  • la gestione dei dati;
  • sviluppo del software;
  • statistiche;
  • visualizzazione dei dati.

E padroneggiare strumenti come:

  • Tableau;
  • PySpark;
  • Hadoop;
  • SAS;
  • BigML;
  • Apache Spark;
  • MATLAB.

Tutte queste competenze e strumenti sono necessari per poter progettare processi di modellazione e creare modelli e algoritmi predittivi. Questi vengono poi applicati per risolvere problemi complessi e utilizzare la scienza dei dati nel mondo degli affari.

Ruoli e responsabilità

In generale, i data scientist lavorano a stretto contatto con le aziende dei loro clienti per comprendere appieno i loro obiettivi principali e determinare come i big data possano essere utilizzati per migliorare la produttività. Creano modelli e algoritmi predittivi e progettano processi di modellazione dei dati per estrarre e analizzare i dati necessari al progetto. Sebbene ogni progetto sia diverso, il processo di raccolta e analisi dei dati da parte della scienza dei dati segue in genere il seguente percorso:

  1. porre domande pertinenti per avviare il processo di scoperta e raccolta di informazioni;
  2. raccolta dei dati;
  3. pulizia ed elaborazione dei dati;
  4. integrare e memorizzare i dati;
  5. indagare sui dati iniziali e analizzare i dati esplorativi;
  6. selezionare uno o più potenziali algoritmi e modelli;
  7. applicando tecniche progettate per la scienza dei dati;
  8. misurare e migliorare i risultati;
  9. presentare e riferire il risultato finale alle parti interessate;
  10. apportando modifiche in base al feedback.

Una volta completato questo processo, è il momento di ripetere gli stessi passaggi per risolvere un nuovo problema su un nuovo progetto.

La scienza dei dati nel mondo degli affari

Che cos'è l'analisi dei dati?

Poiché le aziende e i social media generano un'immensa quantità di informazioni, come i dati relativi ai clienti o i file di log, vogliono utilizzare le informazioni raccolte a loro vantaggio. È qui che interviene l'analisi dei dati.

L'analisi dei dati analizza enormi insiemi di dati per scoprire schemi, correlazioni e tendenze inedite e ottenere una comprensione preziosa per prendere decisioni aziendali intelligenti, fare marketing migliore e migliorare l'efficacia generale. Ecco perché la consulenza in materia di analisi dei dati è molto apprezzata dalle aziende che desiderano utilizzare l'analisi dei dati per incrementare le prestazioni aziendali.

Competenze e strumenti

Per gli analisti di dati è anche importante avere una formazione matematica o statistica o apprendere gli strumenti necessari per prendere decisioni utilizzando i numeri, poiché devono progettare database e sistemi di dati e mantenerli con l'aiuto di strumenti statistici. Le principali competenze degli analisti di dati consistono in:

Gli strumenti necessari comprendono:

Tutti questi elementi sono fondamentali per raccogliere i dati, organizzarli e analizzarli.

Ruoli e responsabilità

La giornata degli analisti di dati può variare a seconda degli obiettivi dei progetti di data analytics e del grado di adozione delle tecnologie e delle pratiche data-driven da parte dell'organizzazione. Tuttavia, le responsabilità dell'analista di dati includono di solito quanto segue:

  • estrazione di dati da fonti primarie e secondarie;
  • progettare e sostenere database e sistemi di dati;
  • utilizzare vari strumenti per interpretare le serie di dati;
  • collaborare con un ingegnere di analisi dei dati, un programmatore o un leader organizzativo per sviluppare politiche e modifiche al sistema;
  • risultati del reporting.

Inoltre, gli analisti di dati devono comprendere le basi della statistica e sapere come funzionano i database.

Differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati

La differenza fondamentale tra i due campi è la parte dei big data che ciascuno di essi privilegia. Anche se sia la data analytics che la data science lavorano con i dati e spesso si pensa che siano la stessa cosa, si tratta di due discipline distinte.

La scienza dei dati si concentra sulla progettazione e sulla realizzazione di nuovi processi per modellare i dati. Il suo funzionamento si basa principalmente sull'uso di prototipi, modelli predittivi, algoritmi e analisi personalizzate.

D'altra parte, l'analisi dei dati si occupa di esplorare grandi insiemi di dati con lo scopo di identificare tendenze, produrre grafici e, in generale, aiutare le aziende a prendere decisioni più strategiche ed efficienti.

Analista di dati vs. scienziato di dati: confronto di competenze

La differenza tra un data scientist e un data analyst deriva dal grado di competenza nell'utilizzo dei big data. Un analista di dati utilizza metodi di analisi descrittivi per riportare dati fattuali e fornire analisi prescrittive. Un data scientist, invece, deve conoscere l'intero percorso di analisi e generare valore per le aziende con i dati.

Per una comprensione più precisa delle distinzioni tra le competenze degli analisti di dati e quelle dei data scientist, si veda la tabella di confronto riportata di seguito.

scienza dei dati vs. analisi dei dati

Il futuro della scienza dei dati e dell'analisi dei dati

Cosa riserva il futuro delle Big Tech? Come si evolveranno le tecnologie nei prossimi anni e come questi cambiamenti influiranno sul modo in cui le aziende e le persone gestiscono i loro dati?

Senza dubbio, il futuro della scienza dei dati e dell'analisi dei dati è luminoso e offrirà alcuni dei posti di lavoro più remunerativi. Che si tratti di una maggiore dipendenza dalle grandi reti di dati o della crescita delle tecnologie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale, il potenziale è immenso. Dovremo aspettare e vedere come questi settori cresceranno e aiuteranno le aziende.

In conclusione

Con il passare del tempo, sempre più organizzazioni riconoscono la necessità di gestire i dati che producono, creando un'enorme domanda di servizi e soluzioni di data science e data analytics. Questa crescente domanda continuerà a salire alle stelle anche dopo un paio di decenni, aprendo la strada a nuove aziende e specialisti innovativi nel campo dell'analisi dei dati.

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