Ciência dos Dados vs Analítica de Negócios

Com o aumento da digitalização em todos os setores de negócio, a disponibilidade de dados e respetiva utilização para a gestão de operações e decisões estratégicas aumentou significativamente na última década, uma tendência que se espera que continue. A par da difusão das aplicações dos dados, o número de ferramentas, técnicas, estruturas e modelos também aumentou, tornando mais difícil a sua compreensão e nem sempre fácil a sua diferenciação.

A Data Science e a Business Analytics são dois termos que têm sido amplamente divulgados e que por vezes são utilizados como sinónimos. No entanto, embora ambos utilizem dados para extrair insights que suportem as decisões de negócios, as ferramentas e técnicas disponíveis em cada caso são diferentes. Antes de iniciar um projeto ou criar uma equipa em qualquer negócio, os líderes devem compreender qual a abordagem mais relevante para a empresa ou qual é o desafio em questão.

Diferença entre Data Science e Business Analytics

Primeiro, é essencial compreender o que diferencia a Data Science da Business Analytics. No que respeita à abrangência, a Data Science constitui um vasto campo de estudo e aplicação que armazena e processa dados para diferentes propósitos. Os problemas abordados pela Data Science são normalmente complexos e requerem o desenvolvimento de algoritmos complexos. A Business Analytics é a utilização específica de ferramentas de data analytics para interpretar dados que servirão para tomar decisões mais informadas. As aplicações destas ferramentas são normalmente planeadas na Estratégia de Business Intelligence do negócio.

Como o âmbito da ciência dos dados é mais abrangente, os conjuntos de dados tratados também o são. A Business Analytics geralmente foca-se em áreas de negócio ou desafios específicos, que normalmente envolvem conjuntos de dados mais pequenos, com a informação já mais normalizada, exigindo menos capacidade computacional para entregar a análise desejada.

Pode-se dizer que a Data Science engloba todas as técnicas de armazenamento, processamento, mining, análise e visualização de dados, incluindo a Business Analytics.

O que é a ciência de dados?

A Data Science é o campo de trabalho onde os dados são recolhidos, armazenados, analisados e apresentados para identificar tendências ou padrões e prever os resultados. As ferramentas utilizadas podem incluir modelos matemáticos, análise estatística, machine learning e visualização de dados, que são aplicadas a conjuntos de dados complexos e grandes.

Isto pode aplicar-se em qualquer indústria, seja para prever vendas, gerir stocks, antecipar cenários, testar o impacto de diferentes variáveis, entre muitas outras aplicações. Para além das aplicações de negócio, a Data Science tem um papel vital nos campos da investigação e da saúde.

Competências e Ferramentas necessárias para a ciência de dados

Como já foi mencionado, o âmbito da Data Science é muito amplo, o que supõe uma lista de ferramentas para aplicar as diferentes metodologias envolvidas também extensa. As ferramentas podem ser utilizadas para armazenar, manipular, visualizar ou partilhar dados. Para mencionar algumas, as seguintes competências e ferramentas são normalmente aplicadas na resolução de problemas complexos através da Ciência de Dados:

1. As ferramentas de manipulação e análise de dados são utilizadas para simplificar, organizar e normalizar os dados para torná-los mais acessíveis para processamento e visualização. Estas incluem Pandas – para tarefas de análise de dados em Python, NumPy – para gerir dados numéricos e SciPy – para expressões simbólicas – entre outras.

2. As ferramentas de big data são utilizadas para explorar grandes conjuntos de dados que não podem ser geridos através dos meios tradicionais. Os dados podem ser estruturados, semiestruturados, ou não estruturados, o que influencia a ferramenta a ser utilizada. Para grandes conjuntos de dados, os cientistas de dados poderão utilizar ferramentas tais como Hadoop, Apache, HPCC e outras.

3. As linguagens de programação são recursos para resolver problemas de ciência de dados. A escolha da linguagem depende da complexidade computacional e do tamanho do conjunto de dados. Python, Java, C++, Go, R, PHP, e SQL são algumas das linguagens utilizadas.

4. As técnicas de machine learning permitem que os computadores aprendam constantemente com os conjuntos de dados que crescem cada vez mais, proporcionando resultados sem a necessidade de programar explicitamente cada regra e cenário.

5. A modelagem estatística utiliza conjuntos de dados finitos para construir algoritmos que identificam as relações entre as variáveis e fazem previsões a partir de dados.

6. As ferramentas de visualização de dados apresentam os dados de uma forma visual para que possam ser partilhados com os diferentes stakeholders. Alguns formatos de visualização podem ser mapas geográficos, gráficos, sparklines, infográficos, heat maps, ou gráficos estatísticos. Microsoft Power, Tableau, Qlik Sense, Matplotlib, e Seaborn são algumas das ferramentas de visualização mais utilizadas.

7. São necessárias ferramentas de colaboração e controlo de versões quando várias pessoas estão envolvidas numa iniciativa de ciência de dados. Estas ferramentas facilitam a programação simultânea e ajudam a acompanhar as diferentes versões e atualizações. Exemplos destas ferramentas são Git, Apache Subversion, e Jupyter.

8. O conhecimento específico do domínio não deve ser negligenciado entre as competências mais técnicas necessárias para a Ciência de Dados. Entender o ambiente no qual os dados estão inseridos é essencial para obter os resultados corretos.

Porque é que a Data Science é importante para as empresas?

A estratégia de Business Intelligence para cada organização irá determinar como a Data Science deve ser aplicada em cada departamento para gerar o maior valor para as empresas. Do desenvolvimento de produtos às operações, vendas e estratégia, os conhecimentos que a Data Science pode trazer são cruciais para o sucesso do negócio em relação aos seus concorrentes.

Estes são alguns exemplos de como a Data Science pode gerar benefícios para um negócio:

Aumentar a produtividade e eficiência

ao modelar constantemente os dados operacionais reais, as organizações serão capazes de prever falhas, identificar restrições, e planear operações e stocks de forma mais eficiente.

Melhoria global da tomada de decisões

as decisões baseadas em informação podem gerar resultados mais previsíveis. Se as equipas e líderes tiverem acesso a dados fiáveis e cenários históricos, podem tomar decisões mais conscientes. As decisões impulsivas podem ser deixadas para tópicos onde não há dados disponíveis.

Personalizar o marketing e as vendas

ao recolher insights sobre os padrões e escolhas dos consumidores, em conjunto com eventos de temporada, os líderes de marketing e vendas podem criar campanhas que se ajustem às necessidades do seu objetivo, conduzindo a um impulso dos resultados de vendas.

Ciência de dados: Aplicação – Principais 5 Indústrias

A Data Science é um domínio amplo que pode ser aplicado em quase todos os setores da economia. No entanto, a sua aplicação já é mais madura em algumas indústrias, como por exemplo:

1. As indústrias bancárias e financeiras beneficiam da Data Science para operações como a modelagem de risco de crédito, deteção de fraude, e previsão financeira.

2. A indústria da saúde tem utilizado a Data Science desde o início para estudar o comportamento de doenças ou prever os resultados dos pacientes. Mais operacionalmente, também é utilizada para melhorar a alocação de recursos e maximizar a capacidade.

3. As organizações de retalho utilizam a ciência de dados para prever o consumo, otimizar estratégias de preços, e desenvolver campanhas de marketing personalizadas.

4. As indústrias de produção otimizam o planeamento de produção e gestão de stocks, preveem falhas nos equipamentos e evitam problemas de qualidade nos produtos ao utilizar as ferramentas de ciência de dados.

5. As empresas de tecnologia utilizam a Data Science sobretudo para testar diferentes cenários, estudar o comportamento dos utilizadores e otimizar os esforços de marketing. Muitas vezes, tal é realizado através de plataformas de CRM para melhorar a experiência do cliente.

O que é a Business Analytics?

Ao contrário da ciência de dados, a Business Analytics é um âmbito mais restrito, onde ferramentas e modelos analíticos são implementados para transformar dados em insights relevantes para as empresas. Utiliza análise estatística, visualização de dados e modelagem preditiva para analisar dados de negócios, interpretá-los e apresentá-los de uma forma que seja compreensível e acionável pelos líderes.

Competências e ferramentas necessárias para a Business Analytics

As ferramentas e competências necessárias para a Business Analytics são muito semelhantes às amplamente utilizadas na Ciência de Dados, uma vez que os dados também precisam de ser armazenados, manipulados, analisados e apresentados.

Tanto a Business Analytics como a Data Science requerem competências e ferramentas como manipulação de dados, machine learning, ferramentas de colaboração e controlo de versões, ferramentas de visualização de dados, e conhecimento específico de domínios. Contudo, quando a complexidade dos problemas varia, o mesmo acontece com a complexidade das ferramentas:

1. Tal como na Ciência de Dados, nos processos de Business Analytics, também são usadas ferramentas de manipulação e análise de dados. Para problemas mais simples, pode-se usar Excel ou SQL, sendo que Python pode ser usado para desafios mais complexos.

2. As técnicas de machine learning também são potenciadas pela Business Analytics. Os algoritmos geralmente usados na Business Analytics incluem regressão linear, árvores de decisão e redes neurais.

Business Analytics: Aplicação – Principais 5 Indústrias

Assim como a ciência de dados, a Business Analytics tem provado ser eficaz no crescimento de empresas de diferentes indústrias:

1. As indústrias bancárias e financeiras beneficiam da Business Analytics para a análise de dados financeiros para identificar tendências ou padrões que podem ajudar na definição de produtos e preços.

2. A indústria da saúde utiliza a análise de negócios principalmente para melhorar a alocação de recursos, maximizar a utilização da capacidade e reduzir os custos.

3. As organizações de retail apoiam a gestão de stocks, estratégias de preços, e esforços de marketing nas ferramentas de Analítica de Negócio.

4. As indústrias de produção otimizam o planejamento da produção, gestão de stocks, e nivelamento da cadeia de abastecimento com o suporte da Business Analytics.

5. As empresas de tecnologia utilizam a Business Analytics diariamente para gerir as prioridades de desenvolvimento de produtos, ao analisar o comportamento dos utilizadores e ao testar diferentes características do produto.

Como é que a Business Analytics e a Data Science contribuem para o valor do negócio?

Especificamente, para ajudar as empresas a prosperar, as ferramentas de Business Analytics têm provado ser um aliado de confiança para os líderes empresariais, fundamentando as suas decisões em insights reais. Tal como a Ciência de Dados, a Business Analytics pode contribuir para a melhoria de diferentes áreas da organização:

A estratégia de Business Intelligence para cada organização irá determinar como os dados e a analítica devem ser aplicados em cada departamento para gerar o maior valor para os negócios. Do desenvolvimento do produto às operações, vendas e estratégia, os insights que a Data Science e a Business Analytics podem trazer podem ser fundamentais para o sucesso do negócio em relação à concorrência. Estes são alguns exemplos de como a Data Science pode gerar benefícios para um negócio:

1. Potenciar a Inovação e a Investigação

os insights dos dados podem ajudar a identificar novas tendências nas preferências dos consumidores ou correlações entre variáveis que podem levar a um desenvolvimento mais robusto do produto ou serviço.

2. Obter uma vantagem competitiva estratégica

organizações com competências avançadas de Business Analytics podem identificar novas oportunidades de negócio e fluxos de receitas mais rapidamente do que os seus concorrentes, proporcionando-lhes um avanço na inovação de produtos ou serviços.

3. Aumentar a produtividade e eficiência

ao modelar dados operacionais reais de forma constante, as organizações serão capazes de prever falhas, identificar constrangimentos, planear operações e stocks de forma mais eficiente. Também será possível identificar mais facilmente oportunidades de melhoria operacional e de redução de custos, uma vez que serão mais visíveis para todos os intervenientes, o que ajudará a tornar a mudança mais ágil.

4. Melhoria global da tomada de decisões

as decisões baseadas em informação podem gerar resultados mais previsíveis. Se as equipas e líderes puderem aceder a dados fiáveis e cenários anteriores, podem tomar decisões mais conscientes. Isto é válido tanto a nível estratégico como a nível da equipa/projeto.

5. Personalizar marketing e vendas

ao reunir insights sobre os padrões e escolhas dos consumidores, em conjunto com eventos de temporada, os líderes de marketing e vendas podem criar campanhas que se ajustem às necessidades do seu objetivo na altura certa, resultando num aumento dos resultados de vendas. A estratégia de vendas também pode ser impulsionada por insights de Business Analytics, ajudando os líderes a identificar mercados não explorados ou a desenvolver abordagens de vendas mais eficazes.

Analítica como impulsionador de crescimento do negócio

Para organizações mais maduras, a criação de uma Estratégia de Business Intelligence que abranja todas as áreas de aplicação da Data Science já faz parte da revisão anual da estratégia. No entanto, a profundidade da Data Science pode ser intimidante para as pequenas empresas que apenas querem dar os primeiros passos na analítica de dados. Partir das ferramentas mais comuns utilizadas nas aplicações da Business Analytics deve ser o primeiro passo para introduzir os dados e o seu poder na organização enquanto se prepara a estrutura de dados e as competências das equipas para uma estrutura futura mais complexa.