{"id":8369,"date":"2021-07-14T02:47:39","date_gmt":"2021-07-13T22:47:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiqs.com.br\/?p=8369"},"modified":"2021-07-14T02:47:42","modified_gmt":"2021-07-13T22:47:42","slug":"data-science-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiqs.com.br\/en\/data-science-analytics\/","title":{"rendered":"Data Science, Data Analytics & Big Data: Quais as diferen\u00e7as?"},"content":{"rendered":"

Este \u00e9 um mundo que, cada vez mais, depende dos dados. N\u00e3o \u00e0 toa, para as empresas, eles tomaram o lugar de ativo mais importante. \u00c9 por isso que o Data Science<\/em><\/strong> Analytics<\/em> \u00e9 t\u00e3o crucial. Mas, responda: voc\u00ea sabe o que \u00e9 Data Science Analytics<\/em>?<\/p>\n\n\n\n

Seguindo a tradu\u00e7\u00e3o literal, falamos da “Ci\u00eancia de An\u00e1lise de Dados<\/strong>“. Por\u00e9m, em uma empresa, esse processo pode ser feito de v\u00e1rias formas.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea possui um CRM, por exemplo, j\u00e1 realiza o processamento e an\u00e1lise de dados<\/strong> de alguma forma. O mesmo acontece com um ERP ou um WMS. Basicamente, qualquer solu\u00e7\u00e3o moderna conta com recursos para facilitar essa a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, mesmo que sua organiza\u00e7\u00e3o j\u00e1 esteja familiarizada na an\u00e1lise de dados, sabe exatamente qual a diferen\u00e7a entre os termos inerentes ao Data Science Analytics<\/em><\/strong>?<\/p>\n\n\n\n

Mais especificamente, falamos de Data Science<\/em>, Big Data<\/em><\/strong> e Data Analytics<\/em>. Voc\u00ea sabe a diferen\u00e7a entre esses conceitos e qual o papel de cada um deles na an\u00e1lise e processamento de dados da sua empresa?<\/p>\n\n\n\n

Para ajudar voc\u00ea a enriquecer os seus conhecimentos sobre o assunto, resolvemos criar esse conte\u00fado completo. Continue a leitura!<\/p>\n\n\n\n

Diferentes formas de se analisar dados<\/h2>\n\n\n\n

Com a Transforma\u00e7\u00e3o Digital<\/strong>, o Data Science Analytics<\/em> se ampliou para todo mercado. No entanto, como especialistas no tema, vemos ainda certa confus\u00e3o acontecendo na hora de usar alguns termos.<\/p>\n\n\n\n

S\u00e3o distin\u00e7\u00f5es importantes, especialmente porque esses termos definem os investimentos que sua pr\u00f3pria empresa faz (ou vai fazer). Al\u00e9m disso, o que acontece \u00e9 que muitos executivos e profissionais da \u00e1rea de TI<\/a> os utilizam como sin\u00f4nimos. No entanto, n\u00e3o se engane, pois n\u00e3o s\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Abaixo, vamos explicar cada um deles para voc\u00ea entender as diferen\u00e7as. Vamos l\u00e1?<\/p>\n\n\n\n

Data Science<\/h3>\n\n\n\n

O Data Science<\/em> se trata da ci\u00eancia de dados<\/strong> em si. Ou seja, a a\u00e7\u00e3o de extrair informa\u00e7\u00f5es e percep\u00e7\u00f5es a partir de dados estruturados ou n\u00e3o estruturados.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 uma parte um pouco mais te\u00f3rica do processamento de dados<\/strong> e conta com conhecimentos de matem\u00e1tica, estat\u00edstica, ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e machine learning<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Trata-se da a\u00e7\u00e3o mais ampla de an\u00e1lise de dados<\/strong>, sem responder a perguntas muito espec\u00edficas e segmentadas, mas processando uma enorme quantidade de dados.<\/p>\n\n\n\n

Assim, o Data Science<\/em> busca obter padr\u00f5es e tend\u00eancias a partir da an\u00e1lise de dados. \u00c9 uma t\u00e9cnica que visa descobrir fatos ocultos na complexa teia de dados<\/strong> de uma empresa ou setor de neg\u00f3cios.<\/p>\n\n\n\n

Isso ajuda na tomada de decis\u00f5es importantes de acordo com as tend\u00eancias do mercado. Vale tamb\u00e9m refor\u00e7ar que o Data Science<\/em> pode ser utilizado na cria\u00e7\u00e3o de modelos de machine learning<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Em geral, o Data Science<\/em> \u00e9 aplicado nas empresas para ajudar em a\u00e7\u00f5es como:<\/p>\n\n\n\n