Data Science vs. Business Analytics: As principais diferenças

Se costuma acompanhar o mundo da tecnologia e da inovação, já se deverá ter cruzado com termos como “Data Science”, “Business Analytics” e “Business Intelligence”. Embora todos eles pertençam à mesma área, são três termos que designam conceitos diferentes dentro do mundo da analítica. Descubra abaixo as principais diferenças entre estes termos e como usá-los na sua organização para incentivar a inovação e as vendas.

Big Data: O início de tudo

Antes de mergulharmos no significado dos termos “Data Science”, “Data Analytics” e “Business Intelligence”, é necessário compreendermos o conceito de “Big Data”. Este termo é usado para descrever as enormes quantidades de dados gerados a cada segundo em todo o mundo e inclui todo o tipo de dados – texto, e-mails, tweets, pesquisas nos motores de pesquisa, ações nas redes sociais, informações geradas por dispositivos ligados à IoT, entre muitas outras coisas – basicamente, tudo o que é digital. O volume de dados gerados atualmente em todo o mundo é tão grande e tão complexo que os sistemas tradicionais de análise de dados não conseguem processá-los. É aqui que surgem os conceitos “Data Science” e “Data Analytics”.

Desde o aparecimento do “Big Data”, as tecnologias de Data Science e Data Analytics têm evoluído como forma de responder à questão do tratamento e análise das grandes quantidades de dados e são usadas, muitas vezes, com significados semelhantes. No entanto, dizem respeito a assuntos diferentes. Talvez a confusão inicial surja do facto de tanto os Data Scientists como os Data Analysts trabalharem com Big Data mas, ainda assim, há diferenças entre os dois termos.

Data Science e Data Analytics: O que são e como se diferenciam?

O termo “Data Science” surgiu pela primeira vez em 1996, num artigo de Gregory Piatetsky-Shapiro e, desde aí, já sofreu uma grande evolução. O diagrama abaixo mostra a versão atualizada da relação entre os diversos campos da analítica e onde o termo se situa.

De forma simplificada: o Data Analytics é um ramo do Data Science e os dois termos têm objetivos diferentes.

O Data Science é uma combinação de várias disciplinas – Matemática, Estatística, Computer Science, Information Science, Machine Learning e Inteligência Artificial. É dentro do Data Science que se incluem termos como data mining, data inference, predictive modeling e o desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning, com o objetivo de extrair padrões a partir de conjuntos de dados de grande dimensão e complexos e transformá-los em estratégias práticas de negócio.

Por outro lado, o Data Analytics está, sobretudo, relacionado com Estatística, Matemática e Análise Estatística.

Enquanto que o Data Science se foca em encontrar correlações fundamentadas entre grandes conjuntos de dados, o Data Analytics tem como objetivo descobrir as especificidades dos dados extraídos. Ou seja, o Data Analytics é um ramo do Data Science que se concentra em chegar a respostas mais específicas para as perguntas levantadas pelo Data Science.

O Data Science procura descobrir novas questões que podem incentivar a inovação da empresa. Por outro lado, o Data Analytics procura responder a estas questões e determinar como podem ser implementadas de forma prática e promover inovação data-driven na organização – o chamado “Business Analytics”.

E Business Intelligence? Qual a diferença?

Além dos dois termos acima, há também o “Business Intelligence”, que é um outro termo que se relaciona com o Data Science. A forma mais simples de diferenciar os dois conceitos é que o Data Science tenta prever e analisar o futuro e o Business Intelligence analisa os dados passados e presentes. Muitas vezes, estas duas áreas são usadas em conjunto, dependendo do tipo de dados que são analisados. As principais diferenças entre o Business Intelligence e o Data Science são:

Como melhorar os resultados do seu negócio com a Analítica

Hoje em dia, dados são poder. É através da recolha e análise de dados que conseguimos perceber padrões de comportamento que nos ajudam a perceber o passado – através de Business Intelligence – ou prever o que vai acontecer no futuro – através do Data Science. A forma mais fácil de começar a usar a analítica para melhorar a inovação e os resultados de negócio da sua empresa é através da implementação de um CRM (Customer Relationship Management) – o sistema que irá recolher e agregar todos os dados – e, depois disso, utilizar software de Business Intelligence, como o Microsoft PowerBI, para recolher insights que suportem a tomada de decisão.

Enquanto especialistas em MarTech, como CRM ou Automação de Marketing, a Liminal ajuda as equipas de marketing e vendas a cumprir os objetivos de negócio, quer seja através do apoio da implementação de dashboards e reports que ajudem a controlar os KPI de negócio ou a selecionar, adaptar e implementar as tecnologias necessárias e ideais para a sua empresa, guiando e acompanhando todo o processo. Desta maneira, garantimos que os objetivos são cumpridos e que é traçado o início do caminho para o sucesso.

Fale connosco e comece já controlar os KPI mais importantes do seu negócio com analítica apoiada no CRM.