Pode ser fácil confundir os termos “ciência de dados” e “inteligência de negócios” (BI), porque ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas diferem em foco.

Inteligência de negócios (BI) é normalmente um termo abrangente para a tecnologia que permite a preparação de dados, mineração de dados, gerenciamento de dados e visualização de dados. As ferramentas e os processos de inteligência de negócios permitem que os usuários finais identifiquem informações acionáveis a partir de dados brutos, facilitando a tomada de decisões baseada em dados em organizações de vários setores. Embora as ferramentas de ciência de dados se sobreponham em grande parte a esse respeito, a inteligência de negócios se concentra mais nos dados do passado e os insights das ferramentas de BI são mais descritivos por natureza. Ele usa dados para entender o que aconteceu antes para informar um curso de ação. O BI é voltado para dados estáticos (imutáveis) que geralmente são estruturados. Embora a ciência de dados use dados descritivos, ela normalmente os utiliza para determinar variáveis preditivas, que são usadas para categorizar dados ou fazer previsões

A ciência de dados e o BI não são mutuamente exclusivos – organizações digitalmente experientes usam ambos para entender e extrair valor de seus dados.

Ferramentas de ciência de dados

Os cientistas de dados contam com linguagens de programação populares para realizar análises exploratórias de dados e regressão estatística. Essas ferramentas de código aberto suportam modelagem estatística pré-criada, aprendizado de máquina e recursos gráficos.

R Studio: Uma linguagem de programação e ambiente de código aberto para o desenvolvimento de gráficos e computação estatística.

Python: É uma linguagem de programação dinâmica e flexível. O Python inclui inúmeras bibliotecas, como NumPy, Pandas, Matplotlib, para analisar dados rapidamente.

Para facilitar o compartilhamento de código e outras informações, os cientistas de dados podem usar notebooks GitHub e Jupyter.

Alguns cientistas de dados podem preferir uma interface de usuário, e duas ferramentas corporativas comuns para análise estatística incluem:

SAS: um conjunto de ferramentas abrangente, incluindo visualizações e painéis interativos para análise, geração de relatórios, mineração de dados e modelagem preditiva.
IBM SPSS: oferece análise estatística avançada, uma grande biblioteca de algoritmos de aprendizado de máquina, análise de texto, extensibilidade de software livre, integração com big data e implementação perfeita em aplicativos.
Os cientistas de dados também ganham proficiência no uso de plataformas de processamento de big data, como Apache Spark, a estrutura de software livre Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Eles também são qualificados com uma ampla gama de ferramentas de visualização de dados, incluindo ferramentas gráficas simples incluídas em apresentações de negócios e aplicativos de planilhas (como o Microsoft Excel), ferramentas de visualização comercial criadas para fins específicos, como Tableau e IBM Cognos, e ferramentas de código aberto, como D3 .js (uma biblioteca JavaScript para criar visualizações interativas de dados) e RAW Graphs. Para criar modelos de aprendizado de máquina, os cientistas de dados frequentemente recorrem a várias estruturas, como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.

Dada a curva de aprendizado acentuada na ciência de dados, muitas empresas estão buscando acelerar o retorno sobre o investimento em projetos de IA; eles geralmente lutam para contratar o talento necessário para realizar todo o potencial do projeto de ciência de dados. Para preencher essa lacuna, eles estão se voltando para plataformas de ciência de dados multipessoa e aprendizado de máquina (DSML), dando origem ao papel de “cientista de dados cidadão”.

As plataformas Multipersona DSML usam automação, portais de autoatendimento e interfaces de usuário de código baixo/sem código para que pessoas com pouca ou nenhuma experiência em tecnologia digital ou ciência de dados especializada possam criar valor comercial usando ciência de dados e aprendizado de máquina. Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados especializados, oferecendo também uma interface mais técnica. O uso de uma plataforma DSML multipessoal incentiva a colaboração em toda a empresa.

Fonte: IBM | Imagem : Freepik