Ciência de dados vs análise de dados: desvendando as diferenças

Embora você possa encontrar os termos "ciência de dados" e "análise de dados" sendo usados de forma intercambiável em conversas ou online, eles se referem a dois conceitos distintas. Ciência de dados é uma área de especialização que combina muitas disciplinas, como matemática, ciência da computação, engenharia de software e estatística. Concentra-se na coleta de dados e no gerenciamento de dados estruturados e não estruturados em grande escala para várias aplicações acadêmicas e aplicação empresarial. Enquanto isso, análise de dados é o ato de examinar conjuntos de dados para extrair valor e encontrar respostas para perguntas específicas. Vamos explorar ciência de dados versus análise de dados com mais detalhes.

Pense na ciência de dados como um guarda-chuva abrangente que abrange uma ampla gama de tarefas realizadas para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados, estruturar dados para uso, treinar modelos de aprendizado de máquina e desenvolver aplicações de inteligência artificial (IA). A análise de dados é uma tarefa que reside sob o guarda-chuva da ciência de dados e é feita para consultar, interpretar e visualizar conjuntos de dados. Os cientistas de dados frequentemente realizam tarefas de análise de dados para entender um conjunto de dados ou avaliar resultados.

Os usuários corporativos também realizam análise de dados dentro de plataformas de business intelligence (BI) para obter insights sobre as condições atuais do mercado ou prováveis resultados da tomada de decisão. Muitas funções de análise de dados (como fazer previsões) são criadas com base em algoritmos e modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos por cientistas de dados. Em outras palavras, embora os dois conceitos não sejam a mesma coisa, eles estão fortemente interligados.

Como área de especialização, a ciência de dados tem um escopo muito maior do que a tarefa de conduzir análises de dados e é considerada seu próprio caminho de carreira. Aqueles que trabalham no campo da ciência de dados são conhecidos como cientistas de dados. Esses profissionais criam modelos estatísticos, desenvolvem algoritmos, treinam modelos de aprendizado de máquina e criam frameworks para:

• Preveja resultados de curto e longo prazos
• Resolva problemas de negócios
• Identifique oportunidades
• Apoie a estratégia de negócios
• Automatize tarefas e processos
• Plataformas Power BI

No mundo da tecnologia da informação, as vagas de emprego em ciência de dados estão atualmente em demanda por muitas organizações e setores. Para seguir uma carreira em ciência de dados, é necessário ter uma profunda compreensão e um amplo conhecimento de aprendizado de máquina e IA. Seu conjunto de habilidades deve incluir a capacidade de escrever em linguagens de programação Python, SAS, R e Scala. E você deve ter experiência em trabalhar com plataformas de big data, como Hadoop ou Apache Spark. Além disso, a ciência de dados exige experiência em programação de SQL Database e capacidade de trabalhar com dados não estruturados de vários tipos, como vídeo, áudio, imagens e texto.

Os cientistas de dados normalmente realizam a análise de dados quando coletam, limpam e avaliam dados. Ao analisar conjuntos de dados, cientistas de dados podem entender melhor seu uso potencial em um algoritmo ou modelo de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados também trabalham em estreita colaboração com engenheiros de dados, que são responsáveis por construir os pipelines de dados que fornecem aos cientistas os dados de que seus modelos precisam, bem como os pipelines dos quais os modelos dependem para uso em produção em grande escala.

A ciência de dados é iterativa, o que significa que os cientistas de dados formam hipóteses e fazem experimentos para ver se um resultado desejado pode ser alcançado usando os dados disponíveis. Esse processo iterativo é conhecido como ciclo de vida da ciência de dados, que geralmente segue sete fases:

1. Identificação de uma oportunidade ou problema
2. Mineração de dados (extração de dados relevantes de grandes conjuntos de dados)
3. Limpeza de dados (remoção de duplicatas, correção de erros etc.)
4. Exploração de dados (análise e compreensão dos dados)
5. Engenharia de funcionalidades (uso do conhecimento do domínio para extrair detalhes dos dados)
6. Modelagem preditiva (uso dos dados para prever resultados e comportamentos futuros)
7. Visualização de dados (representação de pontos de dados com ferramentas gráficas, tais como gráficos ou animações)

A tarefa de análise de dados é realizada para contextualizar um conjunto de dados como ele existe no momento, para que seja possível tomar decisões mais informadas. A eficácia e eficiência que uma organização pode conduzir análise de dados é determinada por sua estratégia de dados e arquitetura de dados, o que permite que uma organização, seus usuários e suas aplicações acessem diferentes tipos de dados, independentemente de onde esses dados residam. Ter a estratégia de dados e a arquitetura de dados corretas é especialmente importante para uma organização que planeja usar automação e IA para sua análise de dados.

Análise preditiva de dados: a análise preditiva de dados ajuda a identificar tendências, correlações e causalidade em um ou mais conjuntos de dados. Por exemplo, os varejistas podem prever quais lojas têm maior probabilidade de vender um determinado tipo de produto. Os sistemas de saúde também podem prever quais regiões terão um aumento de casos de gripe ou outras infecções.

Análise de dados prescritiva: a análise de dados prescritiva prevê resultados prováveis e faz recomendações de decisão. Um engenheiro elétrico pode usar análise de dados prescritiva para projetar e testar digitalmente vários sistemas elétricos para ver a produção de energia esperada e prever a vida útil eventual dos componentes do sistema.

Análise de dados de diagnóstico: a análise de dados de diagnóstico ajuda a identificar o motivo pelo qual um evento ocorreu. Os fabricantes podem analisar um componente com falha em uma linha de montagem e determinar o motivo por trás de sua falha.

Análise de dados descritiva: a análise de dados descritiva avalia as quantidades e qualidades de um conjunto de dados. Um provedor de streaming de conteúdo geralmente usa a análise de dados descritiva para entender quantos assinantes perdeu ou ganhou em um determinado período e qual conteúdo está sendo assistido.

Os tomadores de decisãos de negócios podem realizar análise de dados para obter insights praticáveis sobre vendas, marketing, desenvolvimento de produtos e outros fatores de negócios. Os cientistas de dados também dependem de análise de dados para entender conjuntos de dados e desenvolver algoritmos e modelos de aprendizado de máquina que trazem benefício para a pesquisa ou melhoram o desempenho dos negócios.

Praticamente qualquer stakeholder de qualquer disciplina pode analisar dados. Por exemplo, os analistas de negócios podem usar dashboards de BI para conduzir uma análise de dados de negócios detalhada e visualizar as principais métricas de desempenho compiladas a partir de conjuntos de dados relevantes. Eles também podem usar ferramentas como o Excel para classificar, calcular e visualizar dados. No entanto, muitas organizações empregam analistas de dados profissionais dedicados à organização de dados e à interpretação das descobertas para responder a perguntas específicas que exigem muito tempo e atenção. Alguns casos de uso gerais para um analista de dados em tempo integral incluem:

• Trabalha para descobrir por que uma campanha de marketing de toda a empresa não conseguiu atingir seus objetivos
• Investigar por que uma organização de saúde está enfrentando uma alta taxa de rotatividade de funcionários
• Auxílio a auditores forenses a entender os comportamentos financeiros de uma empresa

Os analistas de dados contam com uma variedade de habilidades de análise e programação, juntamente com soluções especializadas que incluem:

• Software de análise estatística
• Sistemas de gerenciamento de bancos de dados (DBMS)
• Plataformas de BI
• Ferramentas de visualização de dados e auxílios de modelagem de dados, como QlikView, D3.js e Tableau

A prática da ciência de dados tem seus desafios. Pode haver dados fragmentados, uma escassez de habilidades de ciência de dados e padrões rígidos de TI para treinamento e implementação. Também pode ser um desafio operacionalizar modelos de análise de dados.

O portfólio de produtos de ciência de dados e ciclo de vida de IA da IBM baseia-se em nosso compromisso de longa data com tecnologias de código aberto. Ele inclui uma variedade de recursos que permitem às empresas liberar o valor de seus dados de novas maneiras. O IBM watsonx é um portfólio de produtos de IA que acelera o impacto da IA generativa em fluxos de trabalho fundamentais para impulsionar a produtividade.

Watsonx é composto por três componentes poderosos: o estúdio watsonx.ai para novos modelos de base, IA generativa e aprendizado de máquina; o armazenamento adequado de dados do watsonx.data, para a flexibilidade de um data lake e o desempenho de um data warehouse; além do toolkit watsonx.governance, para permitir fluxos de trabalho de IA construídos com responsabilidade, transparência e explicabilidade.

Juntos, o watsonx oferece às organizações a capacidade de:

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