Próximo webinar

Junte-se a nós para um Webinar GRATUITO em Processamento automatizado de arquivos EDI de saúde com Astera

27 de junho de 2024 – 11h PT/1h CT/2h ET

Blogs

Home / Blogs / Ciência de dados versus análise de dados: principais diferenças

Tabela de conteúdo
O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.

Ciência de dados versus análise de dados: principais diferenças

31 de maio de 2024

Ciência de dados x análise de dados

As organizações usam cada vez mais dados para obter vantagem competitiva. Duas disciplinas principais surgiram na vanguarda desta abordagem: ciência de dados e análise de dados.

Embora ambos os campos ajudem a extrair insights dos dados, a análise de dados se concentra mais na análise de dados históricos para orientar as decisões no presente. Em contraste, a ciência de dados permite criar algoritmos baseados em dados para prever resultados futuros.

Essas disciplinas diferem significativamente em suas metodologias, ferramentas e resultados. Compreender essas diferenças é vital não apenas para profissionais de dados, mas para qualquer pessoa que trabalhe com dados.

O que é ciência de dados?

Ciência de dados é o estudo de dados que combina análises, matemática e estatísticas para extrair insights úteis e orientar decisões de negócios. Sendo um campo interdisciplinar, envolve a colaboração entre múltiplas partes interessadas:

  • Especialistas em domínio
  • Engenheiros de dados para gerenciar a infraestrutura de dados
  • Especialistas em aprendizado de máquina (ML) para desenvolver modelos preditivos

O objetivo é fornecer insights que não sejam apenas de natureza descritiva (explicando o que aconteceu), mas também preditivos (prevendo o que pode acontecer) e prescritivos (recomendando ações a serem tomadas).

A ciência de dados cobre todo o ciclo de vida dos dados: desde a coleta e limpeza até a análise e visualização. Os cientistas de dados usam várias ferramentas e métodos, como aprendizado de máquina, modelagem preditiva e aprendizado profundo, para revelar padrões ocultos e fazer previsões com base em dados. Aqui estão os componentes críticos da ciência de dados:

  • Recolha de Dados: Acumulação de dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIse web scraping.
  • Limpeza e pré-processamento de dados: Garantir qualidade de dados gerenciando valores ausentes, eliminando duplicatas, normalizando dados e preparando-os para análise.
  • Análise Exploratória de Dados (EDA): Aproveitar técnicas estatísticas e ferramentas de visualização para compreender distribuições e relacionamentos de dados.
  • Advanced Analytics: Criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina para prever resultados e classificar dados.
  • Avaliação e Otimização: Avaliar o desempenho do modelo usando métricas de exatidão, precisão e recall e refinar modelos para melhorar a precisão.
  • desenvolvimento: Implementação de modelos em ambientes de produção para fazer previsões em tempo real e automatizar a tomada de decisões.

O que é análise de dados?

Enquanto análise de dados faz parte da ciência de dados e examina dados históricos para descobrir tendências, padrões e insights. Ele ajuda você a aproveitar sistematicamente técnicas estatísticas e quantitativas para dados do processo e tomar decisões informadas.

4 tipos de análise de dados

O objetivo principal da análise de dados é analisar dados históricos para responder a questões comerciais específicas, identificar padrões, tendências e insights e ajudar as empresas a tomar decisões informadas.

Por exemplo, uma meta analítica poderia ser compreender os fatores que afetam a rotatividade de clientes ou otimizar campanhas de marketing para taxas de conversão mais altas.

Os analistas usam análise de dados para criar relatórios e painéis detalhados que ajudam as empresas a monitorar os principais indicadores de desempenho (KPIs) e a tomar decisões baseadas em dados. A análise de dados é normalmente mais direta e menos complexa do que a ciência de dados, pois não envolve algoritmos avançados de aprendizado de máquina ou construção de modelos.

Ciência de dados versus análise de dados: principais diferenças

Tanto a ciência de dados quanto a análise envolvem trabalhar com dados e podem ser usadas para prever resultados futuros. No entanto, a diferença crítica reside no âmbito e profundidade das suas abordagens.

Análise de Dados geralmente é mais focado e tende a responder perguntas específicas com base em dados anteriores. Trata-se de analisar conjuntos de dados para fornecer insights acionáveis ​​para ajudar as empresas a tomar decisões informadas. Embora possa envolver análises preditivas para prever tendências futuras, o seu objetivo principal é compreender o que aconteceu e porquê.

Por outro lado, Ciência dados é um campo mais amplo que inclui análise de dados e outras técnicas como aprendizado de máquina, inteligência artificial (IA) e aprendizado profundo. Os cientistas de dados muitas vezes trabalham em problemas mais complexos e usam algoritmos e modelos avançados para prever eventos futuros e automatizar a tomada de decisões, o que leva a novos produtos e recursos baseados em dados.

Em outras palavras, embora a análise de dados possa fornecer insights e informar decisões, a ciência de dados utiliza dados para fabricar sistemas que possam compreender dados e tomar decisões ou previsões. É como a diferença entre compreender os dados e criar novas formas de interagir com eles. Ambos são valiosos, mas servem a propósitos diferentes e exigem conjuntos de habilidades diferentes.

  Ciência dados Análise de Dados
Escopo e Objetivos Amplo e exploratório. Procura descobrir novos insights e construir modelos preditivos para prever tendências futuras. Estreito e específico. Ele se concentra em responder perguntas predefinidas e na análise de dados históricos para informar a tomada de decisões.
Metodologias Usa algoritmos avançados de IA e ML e modelos estatísticos para analisar dados estruturados e não estruturados. Emprega métodos estatísticos e técnicas de visualização de dados, trabalhando principalmente com dados estruturados.
Focados no Negócio Produz modelos e algoritmos preditivos que podem automatizar processos de tomada de decisão e descobrir padrões ocultos. Gera relatórios e painéis que resumem o desempenho anterior e fornecem insights acionáveis ​​para estratégias de negócios.

 

Ciência de dados versus análise de dados: diferenças no processo

Os processos envolvidos na ciência e análise de dados também diferem, refletindo seus objetivos e metodologias distintas.

ciência de dados vs. análise de dados uma comparação

Processo de Ciência de Dados

  1. Objetivo de negócios: É aqui que você começa. It ajudaria se Você agarrou o que o cliente deseja alcançar totalmente. Você define os objetivos de negócios, avalia a situação, determina as metas da ciência de dados e planeja o projeto. É tudo uma questão de estabelecer uma base sólida para o seu projeto.
  2. Coleta e Integração de Dados: Nesta etapa, você deve coletar grandes conjuntos de dados de diversas áreas, como fontes não estruturadas, bancos de dados, APIs e web scraping. Depois que os dados são coletados, eles passam por integração. Integração de dados combina dados de muitas fontes em um visão unificada. Envolve transformação de dados, limpeza e carregamento para converter os dados brutos em um estado adequado. Os dados integrados é então armazenado em uma Armazém de dados ou um lago data. Esses sistemas de armazenamento são importante em análise de dados e dados, ciência, fornecendo a infra-estrutura necessária para armazenar e processar grandes quantidades de dados.
  3. Limpeza e preparação de dados: Limpeza de dados e a preparação envolve pré-processando os dados para torná-lo adequado para análise. Inclui o tratamento de valores ausentes, o que pode preencher usando vários métodos de imputação e lidando com valores discrepantes, que poderiam distorcer os resultados. Os dados também é transformado em um formato adequado para análise, como normalização de dados numéricos ou codificação de dados categóricos.
  4. Análise Exploratória de Dados (EDA): O objetivo do EDA é descobrir insights iniciais. Envolve a visualização dos dados usando gráficos e gráficos para identificar padrões, tendências e relacionamentos entre variáveis. Estatísticas resumidas também são calculados para fornecer uma descrição quantitativa dos dados.
  5. Construção de modelo: Esta etapa usa algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos. A escolha do algoritmo depende da natureza dos dados e do problema em questão. As equipes de dados dividem esses dados em dois conjuntos: conjuntos de treinamento e testes. Eles treinam o modelo no conjunto de treinamento.
  6. Avaliação do modelo: Depois de construir o modelo, as equipes avaliam seu desempenho usando métricas como exatidão, precisão e recall. Essas métricas fornecem insights sobre quão bem o modelo executa na previsão correta os resultados.
  7. Desdobramento, desenvolvimento: Finalmente, você está pronto para compartilhar suas descobertas. Uma vez que o modelo é avaliado e ajustado, ele é implementado em um ambiente do mundo real para tomada de decisão automatizada. Você deve planejar a implantação, monitorar e manter o modelo, produzir o relatório final e revisar o projeto.
  8. Monitoramento e Manutenção: As equipes monitoram continuamente o desempenho do modelo após a implantação para garantir que ele permaneça eficaz ao longo do tempo. Se o desempenho do modelo diminuir, pode ser necessário ajustá-lo ou treiná-lo novamente com novos dados. Esta etapa é vital para garantir o modelo permanece relevante à medida que novos dados chegam.

Processo de análise de dados

  1. Definição de metas: O primeiro passo em qualquer projeto de análise é estabelecer metas claras e mensuráveis ​​com as partes interessadas. Essas metas devem estar alinhadas com as metas gerais de negócios e rede de apoio social ser específico, mensurável, alcançável, relevante e tempo limite. As partes interessadas podem ser qualquer pessoa, desde executivos e gerentes até usuários finais que têm um interesse adquirido no resultado do projeto de análise.
  2. Coleta e integração de dados: nesta etapa, você deve coletar dados de diversas fontes, como bancos de dados, data warehouses, data lakes, serviços online e formulários de usuário. Data warehouses e data lakes desempenham um papel chave papel aqui. Eles armazenam grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, respectivamente, e fornecem um repositório central para dados que foram limpos, integrados e prontos para análise.
  3. Limpeza de Dados: A limpeza de dados permite garantir a qualidade dos dados corrigindo erros, lidando com valores ausentes e padronizando formatos. Ferramentas como SQL para dados estruturados e Hadoop ou Spark para big data pode ser usado nesse processo. O importante é garantir que os dados sejam confiáveis ​​e estejam prontos para análise.
  4. Análise de Dados: Agora é hora de explorar os dados e descobrir padrões e tendências. Usando técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina, pretendemos compreender os dados e prever resultados futuros. Este estágio geralmente requer ferramentas como R e Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn.
  5. Visualização de dados: é aqui que você cria representações visuais dos dados para ajudar a compreender os padrões e tendências. Ferramentas como Tableau, PowerBI ou bibliotecas como Matplotlib e Seaborn em Python, ajudar em criação eficaz visualizações.
  6. Relatórios de dados: por fim, você deve resumir suas descobertas em relatórios e painéis, garantindo que sejam fáceis de entender e respondam às questões de negócios que iniciaram o processo. Ferramentas de relatórios como Tableau e PowerBI permitem criar painéis interativos que os tomadores de decisão possam usar para obter os insights necessários.

Habilidades necessárias para ciência de dados versus análise de dados

As habilidades exigidas para ciência e análise de dados refletem seus diferentes focos e metodologias.

Habilidades necessárias para ciência de dados

  • Programação: você precisará de proficiência em Python, R e Java. Essa habilidade é essencial para escrever scripts para processar, analisar e visualizar dados.
  • Machine Learning: Compreender algoritmos e estruturas como scikit-learn, TensorFlow e PyTorch são cruciais. Isso permite criar modelos preditivos e extrair padrões de conjuntos de dados complexos.
  • Estatística e Matemática: Uma base sólida em métodos estatísticos, probabilidade e álgebra linear é chave. Esses são os blocos de construção para algoritmos de aprendizado de máquina e análise estatística.
  • Manipulação de dados: Experiência com ferramentas de processamento de dados como Pandas e NumPy é importante. Essas ferramentas permitem limpar, transformar e preparar dados para análise.
  • Tecnologias de Big Data: Conhecimento de Hadoop, Faísca, e outras estruturas de big data são benéficas. Ele permite manipular e analisar grandes conjuntos de dados comum nos ambientes atuais ricos em dados.
  • Especialização em Domínios: É vital compreender e aplicar conceitos de ciência de dados para problemas específicos do setor. Esta ajuda você a fornecer insights e soluções significativas Que é relevantes para o negócio.

Habilidades necessárias para análise de dados

  • SQL: Proficiência em consultar e gerenciar bancos de dados relacionais é uma obrigação. Ele permite que você recupere e manipular dados eficientemente.
  • Visualização de dados: Experiência em ferramentas como Tableau, Power BI e D3.js é importante. Ajuda você a apresentar dados de uma forma visualmente atraente e compreensível.
  • Análise Estatística: Compreender estatísticas descritivas e inferenciais é crucial. Ele permite resumir dados e fazer inferências sobre populações com base em dados amostrais.
  • Excel: Habilidades avançadas em manipulação e análise de planilhas são benéficas. O Excel é uma ferramenta amplamente utilizada para análise e visualização de dados.
  • Comunicação: A capacidade de apresentar resultados claramente às partes interessadas não técnicas é chave. Ele garante que seus insights possam ser compreendidos e aplicados pelos tomadores de decisão.
  • Acumen de negócios: Compreender o contexto do negócio e converter insights em recomendações estratégicas é essencial. Ele garante que sua análise esteja alinhada aos objetivos de negócios e agregue valor.

Ciência de dados vs. análise de dados: ferramentas

As ferramentas usadas na ciência e análise de dados são adaptadas às suas tarefas e requisitos específicos.

Ferramentas de ciência de dados:

  • Linguagens de programação: Python, R, Java.
  • Bibliotecas de aprendizado de máquina: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
  • Processamento de dados: Pandas, NumPy.
  • Plataformas de Big Data: Hadoop, faísca.
  • Visualização: Matplotlib, Seaborn.
  • Ambientes de Desenvolvimento Integrado (IDEs): Jupyter, RStudio.

Ferramentas de análise de dados:

  • Bancos de dados SQL: MySQL, PostgreSQL, SQL Server.
  • Visualização de dados: Tableau, Power BI, QlikView.
  • Software Estatístico: Excel, SAS, SPSS.
  • Ferramentas de BI: Olhar, Domo.
  • Linguagens de script: Python para scripts e automação.
  • Relatório: Microsoft Excel, Google Data Studio.

Ciência de dados versus análise de dados: os casos de uso

Tanto a ciência de dados quanto a análise têm aplicações amplas, mas seus casos de uso variam em escopo e complexidade.

Casos de uso de ciência de dados:

  1. Manutenção preditiva: Falhas em máquinas podem causar paralisações significativas e perdas financeiras em setores como manufatura ou aviação. Com a ciência de dados, as empresas podem usar máquinas aprendendo a processar dados de sensores e prever quando uma máquina pode falhar. Este processo envolve a análise de falhas passadas e a previsão de falhas futuras com base em padrões complexos de dados de sensores em tempo real.
  2. Detecção de fraude: Fraude financeira é muitas vezes complexo e evolui rapidamente, tornando difícil a sua detecção em sistemas baseados em regras. No entanto, com o aprendizado de máquina, os cientistas de dados podem identificar padrões incomuns que podem indicar fraude. Essa detecção vai além da análise de dados tradicional, que só pode sinalizar transações com base em regras ou limites predefinidos.
  3. Sistemas de Recomendação: empresas como Netflix e Amazon recomendam produtos ou filmes com base nas preferências do usuário, mesmo que itens semelhantes nunca tenham sido comprados ou assistidos. Técnicas, como filtragem ou aprendizagem profunda, prevêem preferências com base em padrões nos dados. Em contraste, a análise de dados só pode segmentar os utilizadores com base no comportamento passado, o que é menos eficaz para a personalização.
  4. Processamento de Linguagem Natural (PNL): Aplicativos como assistentes de voz ou chatbots precisam compreender e responder à linguagem humana naturalmente. Os cientistas de dados usam ML e aprendizagem profunda para compreender a semântica e o contexto da linguagem, o que a análise de dados tradicional não consegue alcançar.
  5. Reconhecimento de Imagem: Em áreas como saúde e veículos autônomos, o reconhecimento de imagens – como a identificação de doenças em imagens médicas ou o reconhecimento de objetos na estrada – é essencial. Métodos avançados de ciência de dados, como redes neurais convolucionais, podem identificar padrões em dados de imagem. Essa capacidade é algo que a análise de dados, que geralmente lida com dados estruturados numéricos ou categóricos, não está preparada para fazer.
  6. Análise de Sentimentos: compreender o sentimento do cliente envolve a análise de dados não estruturados, como avaliações de clientes ou comentários em postagens em mídias sociais. Os cientistas de dados usam PNL e aprendizado de máquina para discernir o sentimento por trás dos dados de texto, que está além das capacidades da análise de dados tradicional.

Casos de uso de análise de dados:

  • Análise de tendências de vendas: A análise de dados permite que as empresas de varejo dissequem dados históricos de vendas, revelando padrões e tendências. Esse insight permite que eles identifiquem produtos populares, épocas de pico e áreas potenciais para crescimento de vendas, moldando suas decisões de estoque.
  • Segmentação de clientes: As empresas podem se aprofundar dados do cliente por meio de análise de dados, identificando características compartilhadas, como comportamento de compra ou dados demográficos. Análise de dados é usado processar dados de clientes, aplicando algoritmos de cluster para agrupar clientes com base em características compartilhadas. Essa segmentação informa estratégias de marketing direcionadas. Isso ajuda você a criar mais campanhas de marketing personalizadas, melhoram a retenção de clientes e aumentam as vendas.
  • Otimização da cadeia de suprimentos: A análise de dados pode ajudá-lo a examinar minuciosamente os níveis de estoque, o desempenho do fornecedor e os prazos de entrega. A análise estatística pode ajudar a identificar gargalos e fornecer um roteiro para melhorias de processos.
  • Gerenciamento de riscos: A análise de dados examina tendências históricas do mercado e dados de desempenho de investimentos no setor financeiro. Esta análise auxilia na avaliação de riscos e informa decisões sobre a alocação de recursos e futuras estratégias de investimento.
  • Análise de saúde: Na área da saúde, a análise de dados rastreia os resultados dos pacientes e identifica fatores de risco para diferentes condições. Esta análise apoia os prestadores de cuidados de saúde na tomada de decisões baseadas em dados sobre planos de tratamento.
  • Análise do site: A análise de dados é crucial para compreender as interações do usuário com os sites. Ele processa dados sobre interações do usuário com sites, o que envolve análise estatística e possivelmente testes A/B. Os resultados podem incluir uma melhor experiência do usuário, maiores taxas de conversão e um design de site mais eficaz. As empresas podem melhorar seus sites analisando visualizações de páginas, rejeição taxase taxas de engajamento.

Palavra Final

A ciência e a análise de dados são vitais para extrair insights dos dados. Cada campo tem objetivos, processos, habilidades, ferramentas e casos de uso exclusivos. À medida que navegamos pelas complexidades da ciência de dados versus análise de dados, fica claro que uma solução robusta de gerenciamento de dados é a base para a construção de pipelines de dados que permitem um fluxo de dados contínuo para tarefas de ciência e análise de dados.

Aqui é onde Astera Passos em. Asteraplataforma de gerenciamento de dados é projetado para permitir a ciência e a análise de dados, oferecendo recursos abrangentes que simplificam os fluxos de trabalho de dados, desde a integração de dados até o armazenamento de dados.

AsteraPrincipais recursos de:

  1. Pipeline de dados: simplifique fluxos de trabalho de dados complexos com ações intuitivas de arrastar e soltar e automatize processos de gerenciamento de dados com Asterapipelines de dados de alto desempenho. Gaste menos tempo na logística de dados e mais na obtenção de insights valiosos.
  2. Data warehousing: Acelere suas tarefas de data warehouse com Asterainterface de usuário fácil de usar e sem código. Centralize dados de alta qualidade para análises simplificadas.
  3. AMPLIAR: Adapte-se às suas crescentes necessidades de dados com Asterasoluções escaláveis. Lide com volumes crescentes de dados com eficiência, sem comprometer o desempenho, garantindo que suas análises possam acompanhar a expansão dos conjuntos de dados.
  4. Integração Abrangente de Dados: Combine dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados, plataformas em nuvem e aplicativos web, usando Asteraampla gama de conectores nativos e APIs REST da para garantir uma visão abrangente do seu cenário de dados.
  5. Modelagem de dados eficiente: Construa esquemas lógicos para data warehouses sem esforço, importando ou fazendo engenharia reversa de esquemas de banco de dados amplamente utilizados modelagem de dados ppadrões como 3NF, modelagem dimensionale cofre de dados. Aprimore sua arquitetura de dados com o mínimo de esforço.
  6. Transformações versáteis de dados: Modifique seus dados usando Asterabiblioteca de transformações do, um recurso fundamental para analistas de dados que trabalham na limpeza e pré-processamento de dados.
  7. Relatórios e análises dinâmicas: recupere e analise dados de mercados e armazéns usando consultas OData e integre-os perfeitamente às principais ferramentas de BI, como Power BI e Tableau. Crie relatórios dinâmicos e criteriosos que orientam decisões baseadas em dados.

AsteraOs recursos avançados do capacitam especialistas em ciência e análise de dados a gerenciar, analisar e obter insights acionáveis ​​de seus dados com eficácia, tornando-o uma ferramenta indispensável em seu kit de ferramentas analíticas.

Alavancagem Asterapoderosas ferramentas de gerenciamento de dados para liberar todo o potencial de suas iniciativas de ciência de dados e análise.

Comece agora!

autores:

  • Fasih Khan
Você pode gostar
Um guia completo para análise de dados
O que é análise de dados não estruturados? Um guia completo
Como a IA está transformando o futuro do Business Intelligence e Analytics 
Considerando Astera Para suas necessidades de gerenciamento de dados?

Estabeleça conectividade sem código com seus aplicativos corporativos, bancos de dados e aplicativos em nuvem para integrar todos os seus dados.

Vamos nos conectar agora!
vamos conectar