Data science vs data analytics: capire le differenze

Che cos'è la scienza dei dati?

Data science è una disciplina che si occupa di un'enorme quantità di dati recuperati da fonti diverse. Si tratta di uno dei campi in più rapida espansione, poiché negli ultimi anni si è assistito a una crescita massiccia del numero di fonti di dati.

Le soluzioni di scienza dei dati sono ottenute grazie a una serie di strumenti che estraggono informazioni rilevanti e trovano modelli nascosti da utilizzare per prendere decisioni aziendali e per la pianificazione strategica. Per ottenere i dati rilevanti, gli scienziati dei dati devono essere in grado di integrare statistiche, intelligenza artificiale, matematica, apprendimento automatico, analisi avanzate e programmazione.

Competenze e strumenti

Ciò che caratterizza i data scientist è la loro capacità di porre domande per trovare percorsi verso l'ignoto. Sono anche responsabili della costruzione di modelli statistici e della scrittura di algoritmi, quindi è assolutamente fondamentale che abbiano conoscenze statistiche e matematiche. Devono inoltre possedere solide competenze tecniche, tra cui:

• analisi dei dati;
• magazzino/recupero dati;
• apprendimento automatico;
• programmazione orientata agli oggetti;
• Java e Python per la scienza dei dati;
• la gestione dei dati;
• sviluppo del software;
• statistiche;
• visualizzazione dei dati.

E padroneggiare strumenti come:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

Tutte queste competenze e strumenti sono necessari per poter progettare processi di modellazione e creare modelli e algoritmi predittivi. Questi vengono poi applicati per risolvere problemi complessi e utilizzare la scienza dei dati nel mondo degli affari.

Ruoli e responsabilità

In generale, i data scientist lavorano a stretto contatto con le aziende dei loro clienti per comprendere appieno i loro obiettivi principali e determinare come i big data possano essere utilizzati per migliorare la produttività. Creano modelli e algoritmi predittivi e progettano processi di modellazione dei dati per estrarre e analizzare i dati necessari al progetto. Sebbene ogni progetto sia diverso, il processo di raccolta e analisi dei dati da parte della scienza dei dati segue in genere il seguente percorso:

1. porre domande pertinenti per avviare il processo di scoperta e raccolta di informazioni;
2. raccolta dei dati;
3. pulizia ed elaborazione dei dati;
4. integrare e memorizzare i dati;
5. indagare sui dati iniziali e analizzare i dati esplorativi;
6. selezionare uno o più potenziali algoritmi e modelli;
7. applicando tecniche progettate per la scienza dei dati;
8. misurare e migliorare i risultati;
9. presentare e riferire il risultato finale alle parti interessate;
10. apportando modifiche in base al feedback.

Una volta completato questo processo, è il momento di ripetere gli stessi passaggi per risolvere un nuovo problema su un nuovo progetto.

Che cos'è l'analisi dei dati?

Poiché le aziende e i social media generano un'immensa quantità di informazioni, come i dati relativi ai clienti o i file di log, vogliono utilizzare le informazioni raccolte a loro vantaggio. È qui che interviene l'analisi dei dati.

L'analisi dei dati analizza enormi insiemi di dati per scoprire schemi, correlazioni e tendenze inedite e ottenere una comprensione preziosa per prendere decisioni aziendali intelligenti, fare marketing migliore e migliorare l'efficacia generale. Ecco perché la consulenza in materia di analisi dei dati è molto apprezzata dalle aziende che desiderano utilizzare l'analisi dei dati per incrementare le prestazioni aziendali.

Competenze e strumenti

Per gli analisti di dati è anche importante avere una formazione matematica o statistica o apprendere gli strumenti necessari per prendere decisioni utilizzando i numeri, poiché devono progettare database e sistemi di dati e mantenerli con l'aiuto di strumenti statistici. Le principali competenze degli analisti di dati consistono in:

• data mining e modellazione;
• SQL;
• analisi e visualizzazione dei dati;
• analisi statistica;
• machine learning;
• gestione del database e reporting del database;
• analisi predittiva;
• programmazione informatica.

Gli strumenti necessari comprendono:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Tutti questi elementi sono fondamentali per raccogliere i dati, organizzarli e analizzarli.

Ruoli e responsabilità

La giornata degli analisti di dati può variare a seconda degli obiettivi dei progetti di data analytics e del grado di adozione delle tecnologie e delle pratiche data-driven da parte dell'organizzazione. Tuttavia, le responsabilità dell'analista di dati includono di solito quanto segue:

• estrazione di dati da fonti primarie e secondarie;
• progettare e sostenere database e sistemi di dati;
• utilizzare vari strumenti per interpretare le serie di dati;
• collaborare con un ingegnere di analisi dei dati, un programmatore o un leader organizzativo per sviluppare politiche e modifiche al sistema;
• risultati del reporting.

Inoltre, gli analisti di dati devono comprendere le basi della statistica e sapere come funzionano i database.

Differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati

La differenza fondamentale tra i due campi è la parte dei big data che ciascuno di essi privilegia. Anche se sia la data analytics che la data science lavorano con i dati e spesso si pensa che siano la stessa cosa, si tratta di due discipline distinte.

La scienza dei dati si concentra sulla progettazione e sulla realizzazione di nuovi processi per modellare i dati. Il suo funzionamento si basa principalmente sull'uso di prototipi, modelli predittivi, algoritmi e analisi personalizzate.

D'altra parte, l'analisi dei dati si occupa di esplorare grandi insiemi di dati con lo scopo di identificare tendenze, produrre grafici e, in generale, aiutare le aziende a prendere decisioni più strategiche ed efficienti.

Analista di dati vs. scienziato di dati: confronto di competenze

La differenza tra un data scientist e un data analyst deriva dal grado di competenza nell'utilizzo dei big data. Un analista di dati utilizza metodi di analisi descrittivi per riportare dati fattuali e fornire analisi prescrittive. Un data scientist, invece, deve conoscere l'intero percorso di analisi e generare valore per le aziende con i dati.

Per una comprensione più precisa delle distinzioni tra le competenze degli analisti di dati e quelle dei data scientist, si veda la tabella di confronto riportata di seguito.

Il futuro della scienza dei dati e dell'analisi dei dati

Cosa riserva il futuro delle Big Tech? Come si evolveranno le tecnologie nei prossimi anni e come questi cambiamenti influiranno sul modo in cui le aziende e le persone gestiscono i loro dati?

Senza dubbio, il futuro della scienza dei dati e dell'analisi dei dati è luminoso e offrirà alcuni dei posti di lavoro più remunerativi. Che si tratti di una maggiore dipendenza dalle grandi reti di dati o della crescita delle tecnologie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale, il potenziale è immenso. Dovremo aspettare e vedere come questi settori cresceranno e aiuteranno le aziende.

In conclusione

Con il passare del tempo, sempre più organizzazioni riconoscono la necessità di gestire i dati che producono, creando un'enorme domanda di servizi e soluzioni di data science e data analytics. Questa crescente domanda continuerà a salire alle stelle anche dopo un paio di decenni, aprendo la strada a nuove aziende e specialisti innovativi nel campo dell'analisi dei dati.