Data science vs data analytics

Num mundo em constante transformação, é normal que às vezes alguns termos técnicos sejam confundidos, especialmente quando evoluem à velocidade da luz e novos campos científicos surgem da noite para o dia! É por isso que no universo de big data, que envolve trabalhar com quantidades gigantes e complexas de informação, algumas pessoas ainda confundem alguns conceitos, tarefas e funções desta área que não para de crescer.

Um dos principais pontos de confusão dentro do universo de big data é a diferença entre data analytics (análise de dados) e data science (ciência de dados), duas áreas muito próximas, mas diferentes entre si.

Embora ambas estejam no meio da encruzilhada entre matemática, estatística e desenvolvimento, os propósitos que servem são claramente diferentes, o que significa que os perfis de profissionais que trabalham nessas áreas também diferem. É essencial que qualquer pessoa que se especialize em big data saiba qual tipo de conhecimento e competências precisará de desenvolver caso decida ir pelo caminho de data analytics ou de data science. Por isso, se estás atualmente a estudar na Ironhack ou até a pensar inscreveres-te no bootcamp de Data Analytics da Ironhack, lê este post com muita atenção.

As diferenças entre data science e data analytics

Durante décadas, especialistas tentaram delimitar o campo de atividade de uma ou outra disciplina, mas nem sempre tiveram sucesso nessa tarefa. Entretanto, desde 1996, quando o termo “data science” surgiu graças ao artigo escrito por Gregory Piatesky-Shapiro, as definições já evoluíram muito e agora já se pode esclarecer a essência de cada um dos campos. Abaixo, vais encontrar um diagrama Venn atualizado que incorpora as diferentes especializações e suas respectivas funções.

Data science versus data analytics

Atualmente, data science é considerada um ramo do big data e tem como objetivo extrair e interpretar informações derivadas da enorme quantidade de dados recolhidos por uma empresa em particular, seja para uso próprio ou para operações realizadas com terceiros. Para atingir esse objetivo, os data scientists são responsáveis por projetar e implementar algoritmos matemáticos com base em estatísticas, machine learning e outras metodologias que permitem que as empresas usem ferramentas que lhes proporcionem uma arquitetura para agir de uma maneira ou de outra, de acordo com as circunstâncias e o tempo.

É importante dizer que a função de um data scientist vai além de obter informações sobre os dados recolhidos e ter a capacidade de usá-los, é também necessário garantir que os padrões detetados possam ser visualizados da melhor forma, para que seja claro e legível para aqueles que precisam tomar decisões com base nesses dados.  

Mas então o que é data analytics?

Por outro lado, quando falamos sobre data analytics, referimo-nos normalmente a uma função mais específica que faz parte do campo de data science. É por isso que nos setores que passaram a utilizar data analytics, o papel dos analistas tem sido procurar fontes de informações não processadas com o objetivo de tentar encontrar tendências e métricas que possam ajudar as empresas a tomar decisões mais precisas e obter melhores resultados.

Nesse caso, é preciso ter cuidado para não confundir o trabalho do analista de dados com alguém de business intelligence, que lida com uma quantidade muito menor de dados e por isso tem uma capacidade de análise e previsão mais limitada.

Como vimos até aqui, a principal diferença entre data science e data analytics é o ramo de big data em que cada campo se concentra: enquanto data science funciona de forma mais ampla e técnica, encontrando maneiras de recolher e organizar dados, o campo de data analytics concentra-se mais em formular correlações entre os dados, com foco nas operações de diferentes empresas que aplicam e procuram soluções para problemas existentes. 

Por isso, enquanto os data scientists são especialistas em prever o futuro, baseando suas previsões em padrões do passado detetados através dos dados, os data analysts extraem as informações mais importantes dos mesmos conjuntos de dados. Poderíamos dizer que: se o primeiro fizer perguntas para tentar mapear o que vai acontecer nos próximos anos, o segundo é o responsável por responder às perguntas que já estão sobre a mesa.

Quais são as aplicações de cada disciplina?

Outra grande diferença entre as duas disciplinas é como elas são aplicadas em diferentes tipos de indústria. A ciência de dados teve um enorme impacto nos mecanismos de pesquisa (como a Google, por exemplo), que usam algoritmos para fornecer melhores respostas às consultas dos utilizadores, no menor tempo possível. Da mesma forma, os cientistas de dados tiveram um grande impacto no desenvolvimento de sistemas de recomendação. Quando se trata de conteúdos essencialmente visuais, como é o caso da Netflix, ou de sites de compras como a Amazon, esses sistemas oferecem aos clientes recomendações muito mais precisas, o que enriquece bastante a experiência do utilizador.

Netflix Machine Learning Algorithms 

Por outro lado, data analytics é um campo muito explorado em setores como o da saúde, permitindo que os centros de saúde cuidem de seus pacientes com mais eficiência. Esta área também é frequentemente usada noutros campos, como gestão de energia, já que, graças à análise de dados, é possível otimizar onde os recursos são usados e até optar por automatizar determinados serviços, evitando custos desnecessários. 

Dashboard Booking Insights by Country

Os analistas de dados também são muito procurados pelo setor de hospitalidade. Afinal de contas, podem ajudar os hotéis a descobrir as preferências dos viajantes e oferecer alternativas que melhor se adequam aos seus gostos e necessidades.

Como podes ver, existem muitos fatores a serem considerados antes de entrar no mundo de big data. Data science e data analytics são áreas intimamente relacionadas, mas que não deixam de ter suas diferenças; por isso, sabemos que pode ser difícil escolher qual caminho seguir. Abaixo,  podes ver um resumo das principais diferenças que falamos ao longo deste post:

Data science

Data analytics

  • Criação de modelos preditivos e algoritmos

  • Tira conclusões de diferentes fontes de dados

  • Campo de atividade mais amplo e diversificado
  • Área de atividade limitada ao setor empresarial
  • Especialista em estatística e matemática
  • Familiarizado com data warehouse, ferramentas de ETL e business intelligence
  • Experiência com SQL
  • Domínio total de Python e R
  • Domínio de Python, R, SAS e Scala
  • Especialista em disputa de dados
  • Conhecimento avançado de machine learning
  • Competente na visualização de dados
  • Tende a trabalhar com dados não estruturados
  • Conhecimento de negócios e competências de tomada de decisão
  • Apps em setores como inteligência artificial, saúde, blockchain ou sites de pesquisa
  • Apps em setores como retalho, viagens, assistência médica ou marketing

Tabela comparativa: data science x data analytics

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