Data Science e Analytics são dois campos altamente relacionados, mas, ainda assim, distintos dentro da área de gestão da informação. Ambos variam essencialmente em sua abrangência, atuando com objetivos, usos, meios, ramos, volumes e tipos de dados diferentes.
As suas semelhanças, no entanto, são responsáveis — em grande parte — pela confusão entre os termos e até mesmo pela “mistura” dos conceitos na mente de quem tem menos intimidade com o segmento. Entretanto, como a transformação digital vem fazendo com que essas atividades deixem de ser só uma tendência para o futuro e passem a representar uma necessidade atual no mundo corporativo, é indispensável entendê-los.
Por isso, continue a leitura do post e descubra o que cada um envolve para saber como diferenciá-los! Vamos lá?
O que é Data Science?
Antes de abordar diretamente as diferenças entre Data Science e Analytics, é preciso saber definir esses dois termos. Traduzido como “Ciência de Dados“, o primeiro está ligado a uma área mais técnica, exigindo um conhecimento profundo de programação para o seu funcionamento.
Por conduzir processos mais complexos e amplos, os seus objetivos são estratégicos. Na prática, isso inclui projetar, desenvolver e implementar modelos de alta capacidade para:
- estabelecer novas formas de coleta;
- organizar os elementos;
- encontrar padrões;
- perceber tendências;
- extrair informações;
- prever eventos;
- interpretar os seus indicativos.
O que é Analytics?
Mais contido — pode-se assim dizer —, o Data Analytics busca respostas para questionamentos com impactos práticos e limitados. Nesse caso, há a aplicação de padrões, técnicas ou ferramentas conhecidas na formulação de novas correlações, operacionalizando os processos de implementação dos modelos existentes.
No que remete à interpretação das informações extraídas, o seu foco está no que os dados indicam acerca do escopo da análise. O mesmo vale quanto aos fundamentos por trás disso que se revelam capazes de gerar certa segurança sobre as conclusões obtidas.
Quais são as diferenças entre Data Science e Analytics?
Mesmo no campo conceitual, Data Science e Analytics tendem a se misturar, gerando eventuais confusões. Afinal, na prática, esses campos se relacionam, como dito. Por isso, elencamos as principais diferenças entre eles a seguir. Veja!
Abrangência e indicação de uso
O Data Science é mais abrangente, não se limitando a um escopo quando aborda as fontes analisadas. Dessa forma, é possível afirmar que a Ciência de Dados “ouve” o que os dados têm a dizer, construindo meios para entender melhor o que eles indicam e perceber o que há para se descobrir nesses conjuntos e/ou a partir deles.
Na mesma analogia, o Data Analytics faz perguntas específicas e aplica os meios habitualmente indicados para obter respostas precisas para essas questões. Ou seja, ele é mais limitado por ter o seu foco definido previamente.
Assim, o primeiro usa o passado para prever o futuro. Já o segundo se volta ao que está disponível na sua frente, de maneira que as suas conclusões são factuais, mas sempre ampliando o alcance e depreendendo novas perspectivas em relação a elas.
Tomando como exemplos bases ligadas ao tempo e ao clima, a área de Data Science consegue criar um modelo para a projeção, utilizando um número maior de variáveis. Nesse contexto, o propósito é identificar quais serão as tendências meteorológicas de um período mais à frente.
Por sua vez, o Analytics se restringe a concluir quais e quando foram as maiores incidências de determinados tipos de eventos climáticos. Além disso, mostra-se capaz de estimar as chances de os fenômenos se repetirem.
Tipos e volume de dados
Nesse critério de comparação, diferenciar Data Science e Analytics fica bem mais fácil. A Ciência de Dados trabalha sobre os que não estão estruturados e que ainda não foram tratados, abarcando um grande volume que chega à escala de terabytes.
O outro usa ferramentas analíticas em dados estruturados, mas em estado bruto, cujo escopo está adequadamente definido por terem sido organizados e limpos. Ou seja, já foram limitados à área — marketing, comercial etc. — em que o estudo será conduzido. Nesse caso, a quantidade é menor, com o seu máximo girando em torno de 500 mil linhas.
Tecnologia e métodos utilizados
Ambas as atividades se baseiam e usam tanto Matemática quanto Estatística. Além disso, a lógica é um conhecimento essencial para o funcionamento das duas, que também envolvem bancos em SQL — e é comum que utilizem algumas linguagens, como Python ou R.
No entanto, o Data Analytics parte de informações coletadas em soluções de Big Data ou de Business Intelligence para fazer as suas inferências e permitir a visualização dos elementos por meio de programas. Excel, Power BI, Data Studio e Tableau são bons exemplos.
Diferentemente, o Data Science envolve linguagens mais complexas, como Java, ao programar algoritmos. Inclusive, também lança mão de Machine Learning e de Inteligência Artificial para criar modelos preditivos e fluxos de dados ou para automatizar processos de correlação.
Áreas de negócio em que são aplicados
Vivemos a era da transformação digital e, no mundo corporativo, esses dois campos se diferenciam pelo tipo de empreendimento em que são implementados. Na prática, ambos apresentam funções distintas à medida que os limites dos seus escopos e das suas abrangências são aplicados.
O Data Science está presente em varejos online, em serviços de streaming e em outras distribuidoras de conteúdo, descobrindo insights ligados ao comportamento de consumo do público para fazer recomendações mais específicas. Já as instituições financeiras aproveitam a sua capacidade preditiva para antever riscos e fraudes.
Por outro lado, o Analytics é visto nas áreas de saúde, de hospitalidade, de energia, de contabilidade e de RH (Recursos Humanos). Afinal, é voltado à busca de caminhos para aumentar a eficiência e exige menos previsibilidade ao atuar mais sobre o planejamento.
Quais são as similaridades entre esses dois campos?
Data Science e Analytics são campos essenciais em empresas nas quais ter uma cultura Data Driven realmente gera um diferencial competitivo. Por isso, o primeiro aspecto em comum entre eles é a adoção das bases da gestão de dados, incluindo os conhecimentos relativos a Matemática, Estatística, Lógica e Computação.
Em relação aos objetivos, apesar de utilizarem abordagens diferentes e contarem com outras aplicações complementares, ambos servem para amparar a tomada de decisão corporativa. Até porque, cada um — dentro do âmbito em que está — extrai informações de dados para criar uma imagem realista, variando o ponto de vista a partir do qual são feitas observações.
Na verdade, não há como comparar Data Science e Analytics, principalmente porque o primeiro está relacionado a uma área muito mais ampla, que abrange um escopo não só maior, como também mais aberto de estudo, capaz de gerar percepções inovadoras. Enquanto isso, o segundo é uma abordagem mais específica, que se limita ao que quer saber, havendo a possibilidade de deixar insights que estão fora desse campo de visão passarem, mesmo que presentes na base trabalhada.
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