Análise de dados vs. ciência de dados: vamos conhecê-los melhor

Quando as empresas querem rastrear suas decisões com dados e usar fatos para tomar suas decisões futuras, elas precisam usar Big Data. Isso, no entanto, não é uma tarefa fácil se elas não recorrerem à Análise de Dados vs. Ciência de Dados. Ambas as disciplinas ajudam você a lidar com as decisões que precisa tomar com a melhor abordagem possível – mas como você as entende e as usa sem ser um cientista de dados?

O que é análise de dados: a essência

A análise de dados é a ciência de extrair fatos de dados e tirar conclusões desses fatos. O termo envolve todos os processos, ferramentas e técnicas, incluindo o armazenamento e a organização de dados. A análise de dados pode ajudar as empresas a melhorar seu desempenho geral, atingir melhor satisfação do cliente, liderar melhores campanhas de marketing e personalizar seu conteúdo. Ela desbloqueia o poder dos dados brutos, tornando-os prontos para o consumo humano.

Para qualquer empresa, a análise de dados tem grande importância na busca pelas últimas tendências a seguir, os potenciais bloqueadores a serem observados e os problemas que precisam ser resolvidos. Quando usada de forma adequada e com uma boa ferramenta, a análise de dados:

• Fornece uma imagem clara dos processos de negócios que uma organização executa e seu desempenho
• Apresenta informações sobre o fator de sucesso das campanhas e oferece suporte à tomada de decisões baseada em dados
• Fornece insights valiosos sobre problemas, atrasos e quedas de métricas relevantes em diferentes departamentos

A análise de dados melhora os resultados comerciais por meio de uma série de técnicas como:

• Mineração de dados
• Visualização de dados
• Inteligência empresarial
• Análise de texto e muito mais.

Em última análise, qualquer organização pode mudar sua narrativa para melhor por meio da análise de dados – personalizar estratégia e conteúdo, desenvolver melhores produtos e aumentar o desempenho.

Por que a análise de dados é importante

A análise de dados é de ajuda essencial para qualquer empresa que queira obter uma vantagem competitiva e ir além das expectativas. Aqui estão algumas áreas em que a análise de dados pode realmente ajudar você a se transformar e se destacar.

Desenvolvimento de Produto

Ao obter os insights certos desde o início, você pode prever os resultados futuros de uma forma que o ajude a construir um produto com um bom entendimento do mercado, do cenário de compra e do cliente-alvo — para que você possa adequá-lo às necessidades dele.

Conteúdo de marketing direcionado

Todo mundo sabe que campanhas de marketing bem-sucedidas são aquelas orientadas para o cliente. Usando análise de dados, você pode escolher sua forma e direção de publicidade de forma inteligente e mais eficaz, para impactar melhor o público e fazê-lo reagir da maneira que você quer.

Identificando tendências, problemas e oportunidades

A análise de dados ajuda as empresas a reconhecer problemas potenciais, bem como áreas para melhoria. Ela também mostra uma imagem clara de novas tendências e oportunidades – tudo o que você precisa fazer é seguir os dados.

Custos reduzidos

Uma boa ferramenta de análise de dados pode ajudar você a determinar onde os custos precisam ser cortados, quais investimentos desnecessários cancelar e direcionar seus esforços em marketing e vendas de forma a gerar novo valor e reduzir custos para o seu negócio.

Responsabilidade Informada

A análise de dados pode ajudar qualquer gerência a aprender rapidamente onde investir e onde extrair energia, para evitar erros e perdas, bem como a dessincronização da equipe.

O que é ciência de dados: insights e ferramentas

A ciência de dados é uma abordagem multidimensional para obter insights acionáveis de grandes volumes de dados, prepará-los para análise e processá-los – incluindo a execução de análise de dados neles. A ciência de dados revela padrões nos dados que podem então ser apresentados com a ajuda de ferramentas de visualização de dados para as pessoas que tomam as decisões em uma organização.

A ciência de dados agrega insights de dados com o uso de:

• Algoritmos
• Análise
• Modelos de IA
• Mineração de dados
• Aprendizado de máquina
• Análise preditiva
• Programação de software e matemática
• Visualização de dados

O ciclo de vida completo (ou pipeline) da ciência de dados inclui vários processos, os mais importantes dos quais são:

Capturar dados brutos

Este é o processo de coleta de dados brutos em tempo real de todas as fontes relevantes por meio de vários métodos.

Preparar dados

O processo de colocar dados brutos coletados em um formato apropriado para serem analisados e submetidos a aprendizado de máquina, aprendizado profundo ou outros métodos de análise.

Dados do Processo

Exame de padrões, modelos, intervalos, vieses e outras métricas nos dados, que mostram como usá-los com análise preditiva e obter insights úteis.

Analisando Dados

Provavelmente a etapa mais importante do ciclo de vida – é aqui que a análise acontece e os fatos importantes são extraídos dos dados para serem usados posteriormente.

Comunicar

Apresentar o que é encontrado por meio da visualização de dados com relatórios, gráficos e muito mais, para causar mais impacto nos tomadores de decisão que os analisarão.

Todos os processos incorporados na ciência de dados se esforçam para obter os dados, processá-los e, finalmente, traduzi-los em valor comercial.

Por que a ciência de dados é importante

A ciência de dados consolida e usa dados de uma forma que ajuda as empresas a obter uma vantagem competitiva e criar uma cultura orientada a dados em uma equipe. Para uma organização, a ciência de dados pode significar aumentar as vendas de produtos, ter campanhas de marketing mais fortes, melhor desempenho de todos na equipe em diferentes departamentos e até mesmo prevenir ataques cibernéticos e aumentar a segurança em sistemas de TI.

Nas operações diárias de qualquer empresa, grande ou pequena, a ciência de dados é importante porque oferece:

Estratégia de negócios benéfica

A ciência de dados permite que você tome melhores decisões estratégicas por meio de análises informadas do comportamento do cliente, tendências de mercado e análise da concorrência.

Melhor Planejamento de Tarefas

Entender tendências traz decisões inteligentes para planejamento e gerenciamento de projetos, distribuição de tarefas e análise de desempenho da equipe.

Bom entendimento do mercado e dos clientes

A coisa mais vital para qualquer negócio é entender o mercado e as necessidades dos clientes, para que eles possam dar isso a eles. A ciência de dados fornece esses insights muito necessários que ajudam a trazer mais clientes/usuários e, finalmente, receita.

Análise de dados vs. Ciência de dados

Há uma boa chance de você se deparar com os termos Ciência de Dados e Análise de Dados sendo usados de forma intercambiável. No entanto, há uma diferença entre os dois. Embora ambos lidem com big data, essencialmente a Ciência de Dados é o guarda-chuva que inclui a Análise de Dados em si. A Análise de Dados é uma das disciplinas componentes da Ciência de Dados, junto com Matemática, Estatística, Ciência da Informação, IA, Aprendizado de Máquina e Ciência da Computação.

Outra diferença importante é que, enquanto a Ciência de Dados visa encontrar correlações significativas em grandes conjuntos de dados, a missão da Análise de Dados é descobrir as especificidades dos insights extraídos.

Ambas as abordagens lidam com métodos para utilização e visualização de dados, trazendo insights complexos para empresas que querem usar uma abordagem orientada a dados em seu trabalho. Por meio delas, as empresas ganham insights acionáveis e conseguem ficar por dentro das últimas tendências.

Como a análise de dados e a ciência de dados são usadas nos negócios

Então, vamos dar uma olhada em como Data Analytics e Data Science são usados nos negócios. Eles focam nos insights que extraímos dos dados, mas lidam com diferentes aspectos da estratégia organizacional.

Por meio de ambas as disciplinas, a maioria das empresas conhece seus clientes mais profundamente e personaliza suas estratégias e produtos de acordo. Isso impulsiona o desempenho geral de uma empresa. Nos negócios, Data Analytics e Data Science ajudam com as seguintes perguntas:

• O que causou o problema? (Relatórios de dados)
• Por que o problema aconteceu? (Diagnóstico)
• O que podemos esperar que aconteça a seguir? (Previsões futuras)
• O que devemos fazer a seguir? (Recomendação de estratégia)

Aqui estão algumas das principais coisas que a análise de dados e a ciência de dados são usadas em um negócio.

Obtenha informações detalhadas sobre a experiência do cliente

Eles revelam detalhes sobre seus clientes, como hábitos, características demográficas, aspirações, gostos e desgostos, etc. Com dados agregados, você tem a oportunidade de tirar conclusões significativas de fatos e métricas confiáveis.

Melhore o marketing e as vendas

Com dados, você está dez passos à frente nas expectativas do cliente e traz estratégias mais precisas e certeiras em campanhas contínuas de marketing e vendas.

Resolva problemas rapidamente

Os dados fornecem insights sobre áreas com problemas potenciais e as empresas têm a oportunidade de lidar com perigos antes que se tornem problemas maiores. A incorporação da ciência de dados remove obstáculos de forma eficiente e rápida.

Interpretar dados complexos

Dependendo das ferramentas que usamos para reunir e interpretar dados, as empresas podem atingir seus objetivos mais rapidamente. Extrair os fatos certos e mais valiosos e tê-los visualizados, compartilhados e correspondidos aos propósitos organizacionais é realmente inestimável.

Processo de tomada de decisão mais rápido

Com ferramentas que ajudam você a visualizar e interpretar dados em tempo real, o processo de tomada de decisão é flexível, rápido e ajuda tanto a equipe quanto os gerentes a permanecerem inteligentes em suas estratégias e avançarem com facilidade.

Como utilizar a ciência de dados e a análise de dados em seus fluxos de trabalho

Há cinco etapas para utilizar um fluxo de trabalho de Ciência de Dados/Análise de Dados na estrutura diária do seu negócio.

Etapa 1: Faça a pergunta

Para encontrar os dados certos, você precisa fazer a pergunta certa e então extrair a resposta dos insights de dados que você receberá.

Etapa 2: Obtenha os dados

Coletar os dados com as ferramentas certas e capturar sua essência é o próximo passo do processo.

Etapa 3: Explore os dados

A exploração de dados é o próximo passo no processo: familiarizar-se e classificar os insights que você acabou de coletar.

Etapa 4: modelar os dados

Os dados podem ser construídos, modelados, medidos e validados antes de estarem prontos para serem apresentados.

Etapa 5: Comunique os dados

Comunicar e compartilhar os dados visualizando os resultados e recebendo feedback sobre eles é provavelmente o passo mais importante neste processo, pois ajuda a fornecer insights práticos sobre o que fazer a seguir.

Para obter um bom fluxo de trabalho e ser mais orientado a dados com apenas alguns cliques, você precisa de uma ferramenta que incorpore bons recursos de análise de dados.

Como Slingshot pode ajudar sua empresa com análise de dados

Slingshot é uma ferramenta que agrega análise de dados, gerenciamento de projetos e informações, chat e benchmarking de estratégia com base em metas – tudo em um aplicativo intuitivo. Graças ao mecanismo de inteligência empresarial completo dentro dele, você pode se conectar rapidamente às suas diferentes fontes de dados e criar painéis em minutos.

Como uma ferramenta para análise de dados, Slingshot cria um fluxo de trabalho perfeito ao criar diferentes tipos de painéis. É mais fácil do que nunca porque acontece com apenas alguns cliques, com muitas opções para editar, uma enorme carga de tipos de gráficos, filtros e opções para salvar e compartilhar seus painéis com membros internos e externos da equipe.

Em sua essência, Slingshot é centrado em características orientadas por dados que ajudam as equipes a se manterem no topo dos dados atuais para campanhas, por meio de painéis, rastreamento de KPI e planilhas de indicadores de KPI que são convertidos em análises de dados que são então facilmente compartilhadas. Ele também oferece um conjunto de funções estatísticas que permitem que você receba mais insights de suas visualizações.

Slingshot é simultaneamente uma ferramenta de inteligência empresarial que fornece painéis e análises, uma plataforma de bate-papo para colaboração fácil, um software de gerenciamento de projetos e uma ferramenta de planejamento para a equipe, ajudando com propriedade, divisão de tarefas e mantendo guias sobre o progresso e/ou problemas. Interessado em aprender mais?