Data analytics vs. data science: quali sono le differenze?

I dati sono il nuovo oro, ma solo se si sa come estrarli. Ma chi è l'esperto giusto per questo: un analista di dati o un data scientist? I termini "analista dei dati" e "scienziato dei dati" sono spesso usati in modo intercambiabile, il che genera spesso confusione. Fortunatamente, a #temafida abbiamo esperti di entrambi i settori!

Affinché in futuro sappiate chi e cosa si nasconde dietro questi termini, abbiamo scritto questo articolo per voi! Definiamo i termini data science e data analytics, ne evidenziamo le principali differenze e vi aiutiamo a decidere quale esperto di quale disciplina è quello giusto per le vostre sfide.

Desiderate fare carriera in uno di questi settori? Allora i corsi di formazione della nostra FIDAcademy potrebbero fare al caso vostro!

Analisi dei dati e scienza dei dati

Che cos'è l'analisi dei dati?

L'analisi dei dati si concentra sull'analisi dei set di dati alla ricerca di schemi, correlazioni e causalità per ottenere approfondimenti sulle tendenze passate e presenti. Il compito principale degli analisti dei dati è quello di creare analisi e visualizzazioni dei dati per supportare l'azienda nel prendere decisioni operative.

Un analista di dati cerca di rispondere a domande come"Cosa è successo?","Perché è successo?" o"Quali modelli stanno emergendo?".

Compiti tipici di un analista di dati

Un analista di dati si occupa di una serie di compiti nel trattare i dati aziendali. La chiave di volta è laraccolta e la pulizia dei dati, in cui i dati grezzi provenienti da varie fonti vengono raccolti e preparati per l'ulteriore elaborazione. I record di dati errati o incompleti vengono identificati e corretti per garantire la qualità delle analisi.

Nella fase successiva, l'analista dei dati crea report significativi e cruscotti interattivi. Questi servono come fonte centrale di informazioni per i responsabili delle decisioni e forniscono una rapida panoramica della situazione aziendale attuale.

Un'attenzione particolare è rivolta all'analisi continua degli indicatori di prestazione chiave (KPI). L'analista dei dati monitora cifre importanti come l'andamento delle vendite, la soddisfazione dei clienti o l'efficienza dei processi, identifica le tendenze e gli scostamenti e fornisce così preziose indicazioni per la gestione strategica dell'azienda. Grazie a questa analisi sistematica dei dati, essi contribuiscono in modo significativo al processo decisionale basato sui dati.

Gli strumenti di un analista di dati

Gli analisti di dati lavorano con una serie di strumenti versatili. SQL consente di eseguire efficienti interrogazioni di database, mentre Excel rimane indispensabile per le analisi rapide. Google Analytics fornisce importanti informazioni sul comportamento degli utenti nel settore digitale.

Tableau, Power BI e Qlik dominano il mercato della visualizzazione dei dati. Questi strumenti trasformano insiemi di dati complessi in dashboard e grafici interattivi e comprensibili per tutti i livelli di stakeholder.

I data warehouse costituiscono la base dell'infrastruttura dei dati. Come sistemi di archiviazione centrale, elaborano grandi volumi di dati provenienti da varie fonti e consentono analisi rapide e a livello aziendale di serie storiche di dati.

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, processi e algoritmi scientifici per acquisire conoscenze e fare previsioni da insiemi di dati utilizzando metodi di analisi statistica. A tal fine, lo scienziato dei dati si occupa dei principi scientifici di riconoscimento e classificazione di grandi quantità di dati.

Gli scienziati dei dati rispondono a domande come"Cosa è probabile che accada dopo?" o"Cosa possiamo fare per ottenere un determinato risultato?".

Compiti tipici di un data scientist

Un data scientist si occupa di una serie di compiti, tutti finalizzati ad acquisire conoscenza dai dati e a renderli utilizzabili per applicazioni pratiche. Una fase centrale è lo sviluppo di ipotesi e l'esecuzione di esperimenti per verificare domande fondate basate sui dati. I metodi statistici, come le analisi di regressione o le procedure di classificazione, possono poi essere utilizzati per fare previsioni.

Inoltre, l'obiettivo della scienza dei dati è sviluppare modelli di previsione utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per riconoscere modelli complessi, fare previsioni o automatizzare interi processi. Un esempio tipico è la segmentazione e la classificazione, ad esempio per identificare diversi gruppi di clienti.

Poiché i dati sono raramente presentati in un formato gradevole e maneggevole, l'elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati (big data) fa parte della vita quotidiana. È proprio qui che risiede l'arte di questa professione: trarre utili intuizioni dal caos dei dati - la corsa all'oro digitale, per così dire, in cui si usano gli algoritmi al posto delle pale.

Gli strumenti di uno scienziato dei dati

I data scientist lavorano con strumenti sofisticati per le analisi complesse dei dati e lo sviluppo di modelli. Python si è affermato come linguaggio di programmazione leader, supportato da potenti librerie come Pandas per la manipolazione dei dati, NumPy per i calcoli numerici e Scikit-learn per l'apprendimento automatico. R rimane un'alternativa importante, soprattutto per l'analisi statistica e la ricerca.

Per l'apprendimento profondo e le reti neurali, gli scienziati dei dati si affidano a framework di apprendimento automatico specializzati. TensorFlow e PyTorch dominano questo settore e consentono lo sviluppo di modelli complessi di intelligenza artificiale, dalla computer vision all'elaborazione del linguaggio naturale.

Le tecnologie per i big data sono utilizzate per elaborare enormi quantità di dati. Apache Spark consente l'elaborazione distribuita dei dati in tempo reale, mentre Hadoop funge da struttura per l'archiviazione e l'elaborazione di set di dati di dimensioni pari a petabyte. Questi strumenti sono indispensabili quando i sistemi di database tradizionali raggiungono i loro limiti.

Un confronto diretto tra analisti dei dati e scienziati dei dati

L'analisi dei dati e la scienza dei dati sono due discipline strettamente correlate che si occupano dell'analisi e dell'elaborazione dei dati. Mentre gli analisti dei dati si concentrano sull'analisi dei dati passati per supportare le decisioni aziendali operative, gli scienziati dei dati sviluppano previsioni e approcci per le sfide future:

• L'analisi dei dati si concentra sull'analisi statistica dei set di dati esistenti per ottenere modelli e approfondimenti.

• La scienza dei dati utilizza modelli statistici, l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per ricavare informazioni da grandi quantità di dati, spesso non strutturati.

Entrambi i gruppi professionali sono essenziali per le strategie aziendali basate sui dati. Gli ingegneri dei dati svolgono un ruolo importante nella creazione di infrastrutture e pipeline di dati per l'analisi e la scienza dei dati. Entrambe le aree richiedono competenze nell'elaborazione, nell'analisi e nell'interpretazione dei dati.

Di seguito troverete una panoramica delle differenze tra "Data Analyst vs Data Scientist":

Un analista di dati e un data scientist si differenziano principalmente per l'obiettivo, l'orizzonte temporale e i metodi utilizzati. Mentre l'analista dei dati si occupa principalmente di comprendere il passato e il presente, il data scientist si concentra sulla previsione del futuro. Le domande differiscono di conseguenza: L'analista dei dati persegue la domanda "Cosa è successo e perché?", mentre lo scienziato dei dati si occupa di "Cosa succederà e cosa dobbiamo fare?".

Questa differenza si nota anche nell'orizzonte temporale: gli analisti dei dati lavorano retrospettivamente e nel presente, mentre i data scientist guardano avanti. Dal punto di vista metodologico, l'analista di dati si basa prevalentemente su statistiche descrittive, visualizzazione dei dati e reportistica. Gli scienziati dei dati, invece, utilizzano metodi più complessi come la statistica induttiva, l'apprendimento automatico, la modellazione statistica e gli algoritmi.

Anche le fonti di dati utilizzate variano. Gli analisti di dati lavorano principalmente con dati strutturati come numeri, nomi o date. I data scientist includono nelle loro analisi anche dati non strutturati come testi o immagini. Anche i risultati differiscono di conseguenza: Mentre gli analisti di dati forniscono report, dashboard e insight, i data scientist sviluppano modelli predittivi, algoritmi e prototipi.

Casi d'uso pratici: Quando gli ingegneri dei dati devono mettersi al lavoro?

L'analisi dei dati e la scienza dei dati possono essere utilizzate in quasi tutte le aree di un'azienda per rendere i processi più efficienti, ridurre i costi o prendere decisioni più informate con l'aiuto di intuizioni e previsioni intelligenti.

Abbiamo raccolto per voi alcuni esempi pratici:

Per clienti e prodotti

• Previsione del churn (previsione della rinuncia dei clienti): Il comportamento dei clienti (ad esempio, diminuzione della frequenza d'uso, diminuzione degli acquisti, tipo di richieste di assistenza) viene analizzato per prevedere quali di loro hanno un rischio elevato di non continuare a utilizzare il prodotto. In questo modo, è possibile presentare in modo proattivo sconti, servizi speciali o nuove offerte per contrastare questo fenomeno.

• Analisi del sentiment dei feedback dei clienti: il text mining può essere utilizzato per analizzare se i clienti parlano in modo positivo, neutrale o negativo di un marchio. In questo modo si capisce subito se una nuova campagna viene celebrata o considerata in modo più critico.

• Raccomandazioni personalizzate sui prodotti (motori di raccomandazione): In base al precedente comportamento di acquisto e di navigazione di un cliente, gli vengono suggeriti automaticamente i prodotti o i contenuti che più probabilmente lo interessano. Questo aumenta le vendite per cliente (cross-selling e up-selling).

• Analisi dell'utilizzo del prodotto (adozione delle funzionalità): In particolare per i software o le app, è fondamentale sapere quali funzioni gli utenti utilizzano più frequentemente (o non utilizzano affatto). Analizzando i dati di utilizzo, è possibile identificare i punti di forza e di debolezza del prodotto e dove vale la pena svilupparlo ulteriormente.

• Valore di vita del cliente (CLV): In base al comportamento d'acquisto precedente, viene stimata l'entrata totale che un cliente probabilmente produrrà durante il suo "ciclo di vita". Questo aiuta a utilizzare in modo mirato i budget di marketing.

Per le operazioni e i processi

• Previsione della domanda e delle vendite: i data scientist modellano la probabile domanda di determinati prodotti in base alla stagione, al tempo, alle tendenze o persino agli eventi sportivi. Perfetto per gestire i livelli delle scorte o la pianificazione del personale.

• Manutenzione predittiva: Nell'industria, i dati dei sensori delle macchine (ad esempio, temperatura e vibrazioni) vengono analizzati per prevedere quando è probabile che un componente si guasti. Invece di aspettare un costoso guasto, la manutenzione può essere eseguita esattamente quando è necessaria. In questo modo si risparmiano i costi e si evitano i tempi di fermo della produzione.

• Ottimizzazione del magazzino e della catena di approvvigionamento: la domanda di determinati prodotti in diverse regioni può essere prevista utilizzando l'analisi dei dati e la scienza dei dati (previsione della domanda). In questo modo è possibile ottimizzare i livelli delle scorte per evitare colli di bottiglia e ridurre i costi delle merci in eccesso.

• Garanzia di qualità nella produzione: i difetti dei componenti possono essere riconosciuti automaticamente grazie al riconoscimento delle immagini attraverso la computer vision, evitando così errori costosi.

Per la determinazione dei prezzi e la finanza

• Prezzi dinamici: Le compagnie aeree, gli hotel o i servizi di car sharing adattano dinamicamente i loro prezzi alla domanda corrente, ai prezzi dei concorrenti, all'ora del giorno e ad altri fattori. L'obiettivo è massimizzare i ricavi attraverso una tariffazione flessibile.

• Valutazione del rischio di credito (credit scoring): Sulla base di centinaia di dati relativi a un richiedente (reddito, storia creditizia precedente, luogo di residenza, ecc.), è possibile calcolare la probabilità di insolvenza del credito. Questo aiuta le banche a prendere decisioni informate sulla concessione di prestiti.

• Rilevamento delle frodi: Banche, compagnie assicurative e società di e-commerce analizzano i dati delle transazioni in tempo reale. Gli algoritmi riconoscono gli schemi che indicano una frode (ad esempio, un luogo di acquisto insolito, un importo di acquisto atipico) e possono bloccare automaticamente le transazioni sospette.

Le professioni nel campo dell'analisi dei dati e della scienza dei dati hanno un futuro?

L'importanza degli analisti di dati e dei data scientist continuerà a crescere, poiché le aziende si affidano sempre più a decisioni basate sui dati. La richiesta di esperti di dati continuerà a crescere, poiché le aziende si affidano sempre più a complesse analisi dei dati.

Tuttavia, alla luce degli attuali sviluppi tecnologici, gli analisti di dati e i data scientist si trovano di fronte a una svolta. L 'intelligenza artificiale generativa sta democratizzando l'accesso all'analisi dei dati e rendendo le valutazioni complesse accessibili a un maggior numero di persone. Allo stesso tempo, i confini tra le due discipline sono sempre più labili.

L'automazione delle analisi standard e dello sviluppo di modelli sta accelerando drasticamente i processi di lavoro. Ciò consente agli specialisti di concentrarsi su compiti di maggior valore: comprendere interrelazioni complesse, sviluppare soluzioni e tradurre i risultati tecnici in valore aziendale.

Nuove sfide nascono dal crescente volume e complessità dei dati. Le analisi in tempo reale, l'edge computing e l'integrazione di dati non strutturati stanno diventando lo standard. Allo stesso tempo, temi come la protezione dei dati, l'equità degli algoritmi e la comprensibilità delle decisioni dell'IA sono al centro dell'attenzione.

Il futuro appartiene agli esperti di dati che combinano le competenze tecniche con la comprensione del business e la consapevolezza etica. Diventeranno navigatori indispensabili in un mondo sempre più guidato dai dati.

Conclusione: gli ingegneri dei dati non sono concorrenti

L'analisi dei dati spiega ciò che è stato, mentre la scienza dei dati predice ciò che potrebbe essere. Entrambe le discipline sono fondamentali per un'azienda orientata al futuro e guidata dai dati. L'analisi dei dati spesso identifica i problemi per i quali la scienza dei dati sviluppa soluzioni predittive. La scelta di una delle due discipline non dipende da quale sia "migliore", ma dalle domande a cui dovete attualmente rispondere per la vostra azienda.