Ciência de dados vs. análise de dados: compreender as diferenças

O que é a ciência dos dados?

Ciência dos dados é uma disciplina que lida com uma enorme quantidade de dados obtidos de diferentes fontes. É um dos domínios de crescimento mais rápido, uma vez que, nos últimos anos, se registou um crescimento maciço do número de fontes de dados.

As soluções de ciência de dados são obtidas através de uma variedade de ferramentas que extraem informações relevantes e encontram padrões ocultos para serem utilizados na tomada de decisões empresariais e no planeamento estratégico. Para obter os dados relevantes, os cientistas de dados têm de ser capazes de integrar estatística, inteligência artificial, matemática, aprendizagem automática, análise avançada, bem como programação.

Competências e ferramentas

O que caracteriza os cientistas de dados é a sua capacidade de fazer perguntas para encontrar caminhos para o desconhecido. São também responsáveis pela construção de modelos estatísticos e pela redação de algoritmos, pelo que é absolutamente crucial que possuam conhecimentos estatísticos e matemáticos. Também devem ter fortes competências técnicas, incluindo:

• análise de dados;
• armazém/recuperação de dados;
• aprendizagem automática;
• programação orientada para os objectos;
• Java e Python para a ciência dos dados;
• manipulação de dados;
• desenvolvimento de software;
• estatísticas;
• visualização de dados.

E dominar ferramentas como:

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

Todas estas competências e ferramentas são necessárias para poder conceber processos de modelação e criar modelos e algoritmos de previsão. Estes são posteriormente aplicados para resolver problemas complexos e utilizar a ciência dos dados nas empresas.

Papéis e responsabilidades

De um modo geral, os cientistas de dados trabalham em estreita colaboração com as empresas dos seus clientes para compreenderem plenamente os seus principais objectivos e determinarem como os grandes volumes de dados podem ser utilizados para aumentar a produtividade. Criam modelos e algoritmos preditivos e concebem processos de modelação de dados para extrair e analisar os dados necessários para o projeto. Embora cada projeto seja diferente, o processo de recolha e análise de dados da ciência dos dados segue normalmente o caminho abaixo indicado:

1. fazer perguntas pertinentes para iniciar o processo de descoberta e recolha de informações;
2. recolha de dados;
3. limpeza e tratamento dos dados;
4. integração e armazenamento de dados;
5. investigação dos dados iniciais e análise dos dados exploratórios;
6. selecionar um ou mais algoritmos e modelos potenciais;
7. aplicando técnicas concebidas para a ciência dos dados;
8. medir e melhorar os resultados;
9. apresentar e comunicar o resultado final às partes interessadas;
10. fazer ajustes de acordo com o feedback.

Quando este processo estiver concluído, é altura de repetir os mesmos passos para resolver um novo problema num novo projeto.

O que é a análise de dados?

Como as empresas e as redes sociais geram uma enorme quantidade de informações, como dados relacionados com os clientes ou ficheiros de registo, pretendem utilizar as informações recolhidas em seu benefício. É aqui que a análise de dados entra em ação para ajudar.

A análise de dados analisa enormes conjuntos de dados para descobrir padrões, correlações e tendências invisíveis e obter uma compreensão valiosa para tomar decisões empresariais inteligentes, fazer melhor marketing e melhorar a sua eficácia em geral. É por isso que a consultoria em análise de dados é popular entre as empresas que pretendem utilizar a análise de dados para aumentar o desempenho empresarial.

Competências e ferramentas

Para os analistas de dados, é igualmente importante ter conhecimentos de matemática ou estatística ou aprender as ferramentas necessárias para tomar decisões utilizando números, uma vez que têm de conceber bases de dados e sistemas de dados e de os manter com a ajuda de ferramentas estatísticas. As principais competências dos analistas de dados são as seguintes

• extração e modelização de dados;
• SQL;
• análise e visualização de dados;
• análise estatística;
• aprendizagem automática;
• gestão de bases de dados e elaboração de relatórios sobre bases de dados;
• análise preditiva;
• programação informática.

As ferramentas necessárias incluem:

• Python;
• R;
• Quadro;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Todos eles são vitais para a recolha, organização e análise de dados.

Papéis e responsabilidades

Um dia na vida dos analistas de dados pode variar em função dos objectivos dos projectos de análise de dados e da medida em que a organização adoptou tecnologias e práticas orientadas para os dados. No entanto, as responsabilidades do analista de dados incluem habitualmente o seguinte

• extração de dados de fontes primárias e secundárias;
• conceção e manutenção de bases de dados e sistemas de dados;
• utilizar vários meios para interpretar conjuntos de dados;
• colaborar com um engenheiro de análise de dados, programador ou líder organizacional para desenvolver políticas e modificações do sistema;
• resultados dos relatórios.

Além disso, os analistas de dados devem compreender as noções básicas de estatística e saber como funcionam as bases de dados.

Diferença entre ciência de dados e análise de dados

A diferença fundamental entre os dois domínios é a parte dos grandes volumes de dados a que cada um deles dá prioridade. Embora tanto a análise de dados como a ciência dos dados trabalhem com dados e sejam frequentemente consideradas a mesma coisa, são duas disciplinas distintas.

A ciência dos dados centra-se na conceção e na realização de novos processos para modelizar os dados. O seu funcionamento baseia-se principalmente na utilização de protótipos, modelos preditivos, algoritmos e análises personalizadas.

Por outro lado, a análise de dados está mais preocupada com a exploração de grandes conjuntos de dados com o objetivo de identificar tendências, produzir gráficos e, em geral, ajudar as empresas a tomar decisões mais estratégicas e eficientes.

Analista de dados vs. cientista de dados: comparação de competências

A diferença entre um cientista de dados e um analista de dados resulta do seu grau de especialização na utilização de grandes volumes de dados. Um analista de dados utiliza métodos de teste descritivos para comunicar dados factuais e fornecer análises prescritivas. Por outro lado, um cientista de dados tem de ter conhecimento de todo o percurso analítico e gerar valor para as empresas com os dados.

Vejamos o quadro comparativo abaixo para compreender melhor as distinções entre as competências dos analistas de dados e dos cientistas de dados.

O futuro da ciência e da análise de dados

O que é que o futuro reserva para a Big Tech? Como é que as tecnologias vão evoluir nos próximos anos e como é que essas mudanças vão afetar a forma como as empresas e as pessoas lidam com os seus dados?

Sem dúvida, o futuro da ciência e da análise de dados é brilhante e proporcionará alguns dos empregos mais bem pagos. Quer se trate de uma maior dependência de grandes redes de dados ou do crescimento das tecnologias de aprendizagem automática e de inteligência artificial, o potencial é imenso. Teremos de esperar para ver como estes domínios crescem e ajudam as empresas.

Conclusão

Com o passar do tempo, cada vez mais organizações reconhecem a necessidade de gerir os dados que produzem, criando uma enorme procura de serviços e soluções de ciência de dados e de análise de dados. E esta procura crescente continuará a disparar mesmo após algumas décadas, abrindo caminho a novas e inovadoras empresas e especialistas em análise de dados.