2 minutos de leitura

Você sabia que, até 2025, existirão 180 zetabytes de dados no mundo? Um zetabyte corresponde à 1.000.000.000.000.000.000.000 (1021) ou 1180591620717411303424 (270) Bytes, dependendo do contexto, só para você ter uma noção da quantidade de dados rolando por aí.

 

Com esse cenário, não precisa nem dizer que a coleta e análise desses dados é fundamental para todos os setores de negócios. Usar dados para otimizar processos, gerar insights e tomar decisões mais estratégicas é um dos caminhos para a transformação digital.

 

Nós já falamos sobre o que é e a importância do big data aqui, mas você sabe a diferença entre os conceitos que fazem parte desse universo? Entender a diferença entre data science e data analytics te ajuda a compreender melhor como agir em relação aos dados que chegam até você, vem ver!

 

O que é data analytics?

 

Começando pelo data analytics, como o próprio nome já sugere, se trata da análise de dados de forma inteligente, coletado por meio de ferramentas como a big data e o business intelligence.

 

Ao combinar o volume de big data com as ferramentas de análise, é possível identificar melhor seu público, visualizar comportamentos, encontrar falhas no processo de produção, enxergar pontos de mudança em atividades diárias na organização, entre outros.

 

Para que isso seja possível, entretanto, é preciso primeiramente escolher quais métricas serão analisadas e determinar objetivos para o processo de coleta e análise dos dados. A partir disso, é muito provável que seu negócio consiga trabalhar a favor da redução de custos, otimização do tempo, identificação de oportunidades e desenvolvimento de novos produtos ou serviços mais eficientes.

 

O que é data science?

 

O nome é tão parecido que fica fácil mesmo confundir. Enquanto o data analytics é uma prática de análise dos dados, o data science funciona de forma mais técnica. A ciência de dados tem como atividade combinar estatísticas, matemática, programação e resolução de problemas, para extrair insights, informações e encontrar padrões nos dados coletados.

 

Para atuar nesse campo, é necessário um conhecimento mais aprofundado de programação, análise de dados não estruturados e entendimento de tecnologias como o Hadoop e SQL.

 

Ou seja, o profissional de data science irá encontrar a melhor forma de coletar e organizar os dados para que o data analytics possa criar correlações e formular novos conceitos a partir disso.

 

 

Ainda ficaram dúvidas sobre a diferença entre data science e data analytics? Quer começar a incorporar esses conceitos no seu negócio? Vem aprender como ser data driven no marketing. Temos turmas diurnas ou turmas noturnas, é só acessar para se inscrever!

 

Qual é a diferença de Data Science e Data Analytics para a análise de dados nos negócios?
Avalie esse post
Você pode também gostar