Em um cenário empresarial cada vez mais competitivo e dinâmico, a capacidade de extrair insights significativos de dados tornou-se uma vantagem estratégica. Os dados não são apenas números em uma planilha; eles são uma representação digital das operações, clientes e mercados de uma empresa. Eles contam uma história – uma história que pode revelar oportunidades inexploradas, identificar áreas de melhoria e orientar a tomada de decisões estratégicas.

Compreender as diferenças e inter-relações entre essas três disciplinas, análise de dados, ciência de dados, e engenharia de dados, é o primeiro passo para desenvolver uma estratégia de dados eficaz e transformar seus dados em um recurso verdadeiramente valioso.

Análise de Dados

A análise de dados é um processo que envolve a inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados visando descobrir informações úteis, informar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Ela é uma prática essencial em uma variedade de campos, incluindo negócios, ciência, medicina e ciências sociais. A análise de dados pode variar de simples estatísticas descritivas, que fornecem um resumo dos dados à disposição, até inferências mais complexas feitas com o uso de técnicas estatísticas avançadas.

No mundo dos negócios, a análise de dados é usada para entender o desempenho da empresa, identificar oportunidades de crescimento, melhorar a eficiência operacional e informar a tomada de decisões estratégicas. Por exemplo, a análise de dados pode ser usada para identificar tendências de vendas, entender o comportamento do cliente, avaliar a eficácia de uma campanha de marketing, otimizar a logística e muito mais. Em última análise, a análise de dados permite que as empresas transformem grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis que podem impulsionar o crescimento e a inovação. Na Necto, temos um case de reconciliação contábil que utilizou diversas técnicas de análise de dados.

Ciência de Dados

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ela combina estatísticas, ciência da computação e conhecimento do domínio para interpretar dados para tomada de decisões. A ciência de dados é vista como uma evolução da análise de dados, com a adição de técnicas avançadas como aprendizado de máquina, mineração de dados e redes neurais.

Em uma empresa, a ciência de dados pode ser usada para prever o comportamento do cliente, otimizar a logística, desenvolver novos produtos com base em insights derivados dos dados, e muito mais. Por exemplo, um cientista de dados pode usar a análise preditiva para prever quais clientes têm maior probabilidade de cancelar um serviço, permitindo que a empresa tome medidas para reter esses clientes. 

Engenharia de Dados

A engenharia de dados é o alicerce que permite a análise e a ciência de dados. É um campo que se concentra na prática e na aplicação de várias técnicas e métodos para melhorar a qualidade, a disponibilidade e a eficiência do tratamento de dados. Os engenheiros de dados são responsáveis pela construção e manutenção de infraestruturas de dados, que permitem a coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. Eles projetam e implementam sistemas que podem lidar com o fluxo constante de dados, garantindo que os dados estejam disponíveis para análise e uso por cientistas de dados e analistas.

Em um empreendimento, a engenharia de dados desempenha um papel crucial na habilitação de análises de dados eficazes e na tomada de decisões baseadas em dados. Sem a infraestrutura e as ferramentas fornecidas pelos engenheiros de dados, seria quase impossível lidar com o volume, a velocidade e a variedade de dados que as empresas modernas geram e coletam. Temos um interessante case da Necto nesta área, onde o custo de deslocamento de funcionários para coleta de dados in loco foi reduzido consideravelmente por uma boa engenharia de dados. O case pode ser visto aqui.

Decifrando os problemas de dados de seu negócio

Do exposto acima, em um primeiro momento pode parecer simples categorizar os problemas de dados de uma empresa entre as três áreas de dados. Se o problema envolve entender tendências e padrões nos dados, então é provavelmente um problema de análise de dados. Já se a questão é fazer previsões sobre futuros eventos ou comportamentos, então está no âmbito da ciência de dados. Por fim, o problema envolvendo a coleta, armazenamento ou processamento de dados, então, é provavelmente relacionado à de engenharia de dados.

No entanto, problemas complexos raramente possuem soluções simples. É usual que hajam aspectos das três áreas. Além disso, é essencial observar se os dados são confiáveis e coerentes com os processos da empresa, conforme já abordamos aqui no blog da Necto.

Assim, a assistência de uma equipe de especialistas é primordial para o mapeamento adequado das necessidades de dados de sua empresa.

Especialistas de dados ao seu alcance

Entender as diferenças entre análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados é o primeiro passo para aproveitar ao máximo os dados da sua empresa. No entanto, identificar em qual dessas áreas seus problemas de negócios se enquadram e desenvolver soluções personalizadas pode ser um desafio.

É aqui que a Necto Systems pode ajudar. Com nossa experiência em análise de dados, ciência de dados e engenharia de dados, podemos ajudar a sua empresa a identificar onde seus problemas de negócios se enquadram e a desenvolver soluções personalizadas que atendam às suas necessidades específicas.

Quer saber mais sobre como podemos beneficiar o seu negócio? Entre em contato com a Necto Systems para uma consulta. Estamos prontos para ajudá-lo a transformar seus dados em insights acionáveis que podem impulsionar o crescimento do seu negócio.