{"id":7043,"date":"2023-07-12T09:00:33","date_gmt":"2023-07-12T12:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/?p=7043"},"modified":"2023-06-14T10:09:00","modified_gmt":"2023-06-14T13:09:00","slug":"data-science-e-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/data-science-e-analytics\/","title":{"rendered":"Data Science e Analytics: voc\u00ea sabe qual \u00e9 a diferen\u00e7a?"},"content":{"rendered":"<p><strong>Data Science e Analytics<\/strong> s\u00e3o dois campos altamente relacionados, mas, ainda assim, distintos dentro da \u00e1rea de gest\u00e3o da informa\u00e7\u00e3o. Ambos variam essencialmente em sua abrang\u00eancia, atuando com objetivos, usos, meios, ramos, volumes e tipos de dados diferentes.<\/p>\n<p>As suas semelhan\u00e7as, no entanto, s\u00e3o respons\u00e1veis \u2014 em grande parte \u2014 pela confus\u00e3o entre os termos e at\u00e9 mesmo pela &#8220;mistura&#8221; dos conceitos na mente de quem tem menos intimidade com o segmento. Entretanto, como a transforma\u00e7\u00e3o digital vem fazendo com que essas atividades deixem de ser s\u00f3 uma tend\u00eancia para o futuro e passem a representar uma necessidade atual no mundo corporativo, \u00e9 indispens\u00e1vel entend\u00ea-los.<\/p>\n<p>Por isso, continue a leitura do post e descubra o que cada um envolve para saber como diferenci\u00e1-los! Vamos l\u00e1?<\/p>\n<h2>O que \u00e9 Data Science?<\/h2>\n<p>Antes de abordar diretamente as diferen\u00e7as entre Data Science e Analytics, \u00e9 preciso saber definir esses dois termos. Traduzido como &#8220;<a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/cientista-de-dados\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Ci\u00eancia de Dados<\/a>&#8220;, o primeiro est\u00e1 ligado a uma \u00e1rea mais t\u00e9cnica, exigindo um conhecimento profundo de programa\u00e7\u00e3o para o seu funcionamento.<\/p>\n<p>Por conduzir processos mais complexos e amplos, os seus objetivos s\u00e3o estrat\u00e9gicos. Na pr\u00e1tica, isso inclui projetar, desenvolver e implementar modelos de alta capacidade para:<\/p>\n<ul>\n<li>estabelecer novas formas de coleta;<\/li>\n<li>organizar os elementos;<\/li>\n<li>encontrar padr\u00f5es;<\/li>\n<li>perceber <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/as-10-tendencias-tecnologicas-para-os-proximos-anos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">tend\u00eancias<\/a>;<\/li>\n<li>extrair informa\u00e7\u00f5es;<\/li>\n<li>prever eventos;<\/li>\n<li>interpretar os seus indicativos.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>O que \u00e9 Analytics?<\/h2>\n<p>Mais contido \u2014 pode-se assim dizer \u2014, o Data Analytics busca respostas para questionamentos com impactos pr\u00e1ticos e limitados. Nesse caso, h\u00e1 a aplica\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es, t\u00e9cnicas ou ferramentas conhecidas na formula\u00e7\u00e3o de novas correla\u00e7\u00f5es, operacionalizando os processos de implementa\u00e7\u00e3o dos modelos existentes.<\/p>\n<p>No que remete \u00e0 interpreta\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas, o seu foco est\u00e1 no que os dados indicam acerca do escopo da an\u00e1lise. O mesmo vale quanto aos fundamentos por tr\u00e1s disso que se revelam capazes de gerar certa seguran\u00e7a sobre as conclus\u00f5es obtidas.<\/p>\n<h2>Quais s\u00e3o as diferen\u00e7as entre Data Science e Analytics?<\/h2>\n<p>Mesmo no campo conceitual, Data Science e Analytics tendem a se misturar, gerando eventuais confus\u00f5es. Afinal, na pr\u00e1tica, esses campos se relacionam, como dito. Por isso, elencamos as principais diferen\u00e7as entre eles a seguir. Veja!<\/p>\n<h3>Abrang\u00eancia e indica\u00e7\u00e3o de uso<\/h3>\n<p>O Data Science \u00e9 mais abrangente, n\u00e3o se limitando a um escopo quando aborda as fontes analisadas. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel afirmar que a Ci\u00eancia de Dados &#8220;ouve&#8221; o que os dados t\u00eam a dizer, construindo meios para entender melhor o que eles indicam e perceber o que h\u00e1 para se descobrir nesses conjuntos e\/ou a partir deles.<\/p>\n<p>Na mesma analogia, o Data Analytics faz perguntas espec\u00edficas e aplica os meios habitualmente indicados para obter respostas precisas para essas quest\u00f5es. Ou seja, ele \u00e9 mais limitado por ter o seu foco definido previamente.<\/p>\n<p>Assim, o primeiro usa o passado para prever o futuro. J\u00e1 o segundo se volta ao que est\u00e1 dispon\u00edvel na sua frente, de maneira que as suas conclus\u00f5es s\u00e3o factuais, mas sempre ampliando o alcance e depreendendo novas perspectivas em rela\u00e7\u00e3o a elas.<\/p>\n<p>Tomando como exemplos bases ligadas ao tempo e ao clima, a \u00e1rea de Data Science consegue criar um modelo para a proje\u00e7\u00e3o, utilizando um n\u00famero maior de vari\u00e1veis. Nesse contexto, o prop\u00f3sito \u00e9 identificar quais ser\u00e3o as tend\u00eancias meteorol\u00f3gicas de um per\u00edodo mais \u00e0 frente.<\/p>\n<p>Por sua vez, o Analytics se restringe a concluir quais e quando foram as maiores incid\u00eancias de determinados tipos de eventos clim\u00e1ticos. Al\u00e9m disso, mostra-se capaz de estimar as chances de os fen\u00f4menos se repetirem.<\/p>\n<h3>Tipos e volume de dados<\/h3>\n<p>Nesse crit\u00e9rio de compara\u00e7\u00e3o, diferenciar Data Science e Analytics fica bem mais f\u00e1cil. A Ci\u00eancia de Dados trabalha sobre os que n\u00e3o est\u00e3o estruturados e que ainda n\u00e3o foram tratados, abarcando um grande volume que chega \u00e0 escala de terabytes.<\/p>\n<p>O outro usa ferramentas anal\u00edticas em dados estruturados, mas em estado bruto, cujo escopo est\u00e1 adequadamente definido por terem sido organizados e limpos. Ou seja, j\u00e1 foram limitados \u00e0 \u00e1rea \u2014 marketing, comercial etc. \u2014 em que o estudo ser\u00e1 conduzido. Nesse caso, a quantidade \u00e9 menor, com o seu m\u00e1ximo girando em torno de 500 mil linhas.<\/p>\n<h3>Tecnologia e m\u00e9todos utilizados<\/h3>\n<p>Ambas as atividades se baseiam e usam tanto Matem\u00e1tica quanto Estat\u00edstica. Al\u00e9m disso, a l\u00f3gica \u00e9 um conhecimento essencial para o funcionamento das duas, que tamb\u00e9m envolvem bancos em SQL \u2014 e \u00e9 comum que utilizem algumas linguagens, como Python ou R.<\/p>\n<p>No entanto, o Data Analytics parte de informa\u00e7\u00f5es coletadas em solu\u00e7\u00f5es de Big Data ou de Business Intelligence para fazer as suas infer\u00eancias e permitir a visualiza\u00e7\u00e3o dos elementos por meio de programas. Excel, Power BI, Data Studio e Tableau s\u00e3o bons exemplos.<\/p>\n<p>Diferentemente, o Data Science envolve linguagens mais complexas, como Java, ao programar algoritmos. Inclusive, tamb\u00e9m lan\u00e7a m\u00e3o de Machine Learning e de Intelig\u00eancia Artificial para criar modelos preditivos e fluxos de dados ou para automatizar processos de correla\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3>\u00c1reas de neg\u00f3cio em que s\u00e3o aplicados<\/h3>\n<p>Vivemos a era da <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/desafios-da-transformacao-digital-nas-empresas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">transforma\u00e7\u00e3o digital<\/a> e, no mundo corporativo, esses dois campos se diferenciam pelo tipo de empreendimento em que s\u00e3o implementados. Na pr\u00e1tica, ambos apresentam fun\u00e7\u00f5es distintas \u00e0 medida que os limites dos seus escopos e das suas abrang\u00eancias s\u00e3o aplicados.<\/p>\n<p>O Data Science est\u00e1 presente em varejos online, em servi\u00e7os de streaming e em outras distribuidoras de conte\u00fado, descobrindo insights ligados ao comportamento de consumo do p\u00fablico para fazer recomenda\u00e7\u00f5es mais espec\u00edficas. J\u00e1 as institui\u00e7\u00f5es financeiras aproveitam a sua capacidade preditiva para antever riscos e fraudes.<\/p>\n<p>Por outro lado, o Analytics \u00e9 visto nas \u00e1reas de sa\u00fade, de hospitalidade, de energia, de contabilidade e de RH (Recursos Humanos). Afinal, \u00e9 voltado \u00e0 busca de caminhos para aumentar a efici\u00eancia e exige menos <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/previsibilidade-orcamentaria-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">previsibilidade<\/a> ao atuar mais sobre o planejamento.<\/p>\n<h2>Quais s\u00e3o as similaridades entre esses dois campos?<\/h2>\n<p>Data Science e Analytics s\u00e3o campos essenciais em empresas nas quais ter uma cultura <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/data-driven\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Data Driven<\/a> realmente gera um diferencial competitivo. Por isso, o primeiro aspecto em comum entre eles \u00e9 a ado\u00e7\u00e3o das bases da <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/gestao-de-dados-10-razoes-para-que-sua-empresa-comece-a-fazer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">gest\u00e3o de dados<\/a>, incluindo os conhecimentos relativos a Matem\u00e1tica, Estat\u00edstica, L\u00f3gica e Computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Em rela\u00e7\u00e3o aos objetivos, apesar de utilizarem abordagens diferentes e contarem com outras aplica\u00e7\u00f5es complementares, ambos servem para amparar a tomada de decis\u00e3o corporativa. At\u00e9 porque, cada um \u2014 dentro do \u00e2mbito em que est\u00e1 \u2014 extrai informa\u00e7\u00f5es de dados para criar uma imagem realista, variando o ponto de vista a partir do qual s\u00e3o feitas observa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Na verdade, n\u00e3o h\u00e1 como comparar Data Science e Analytics, principalmente porque o primeiro est\u00e1 relacionado a uma \u00e1rea muito mais ampla, que abrange um escopo n\u00e3o s\u00f3 maior, como tamb\u00e9m mais aberto de estudo, capaz de gerar percep\u00e7\u00f5es inovadoras.\u00a0Enquanto isso, o segundo \u00e9 uma abordagem mais espec\u00edfica, que se limita ao que quer saber, havendo a possibilidade de deixar insights que est\u00e3o fora desse campo de vis\u00e3o passarem, mesmo que presentes na base trabalhada.<\/p>\n<p>A leitura foi produtiva? Quer saber mais sobre esse assunto? Ent\u00e3o, <a href=\"https:\/\/vpn1.positivotecnologia.com.br:10443\/proxy\/0e4e8b1f\/https\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/dados-digitais\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">confira o nosso post que trata do uso estrat\u00e9gico de dados digitais na empresa<\/a>!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Science e Analytics s\u00e3o dois campos altamente relacionados, mas, ainda &hellip; <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":7044,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.3 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Science e Analytics: voc\u00ea sabe qual \u00e9 a diferen\u00e7a? - Panorama Positivo - Tudo sobre tecnologia da informa\u00e7\u00e3o<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/data-science-e-analytics\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Data Science e Analytics: voc\u00ea sabe qual \u00e9 a diferen\u00e7a? 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