Análise de dados versus análise de dados: principais diferenças com os usos

Publicados: 2022-08-30

Os dados estão se tornando o novo combustível para as empresas porque as ajudam a obter insights importantes e a crescer. No entanto, há uma grande diferença entre análise e análise, e é importante saber o que é. Mas, embora essas palavras sejam frequentemente usadas de forma intercambiável, elas significam coisas diferentes e têm valores diferentes. Vamos discutir Análise de Dados versus Análise de Dados.

As pessoas frequentemente confundem análise de dados e análise de dados. Para esclarecer esse equívoco, examinaremos os dois termos, como eles diferem e como são usados.

O que é análise de dados?

O termo “análise de dados” refere-se a uma ampla gama de atividades e conceitos relacionados a dados. É um processo para traduzir fatos e números básicos em ações específicas, examinando avaliações e percepções de dados brutos no contexto de resolução de problemas organizacionais e tomada de decisões. O objetivo é ajudar as empresas a tomar melhores decisões e alcançar maior sucesso.

A análise de dados é uma excelente maneira de empresas e pessoas usarem dados para identificar soluções concretas para seus conceitos. Uma abordagem eficaz pode fornecer uma estratégia mais abrangente para onde sua empresa pode ir. A seguir estão algumas das maneiras pelas quais a análise de dados pode ajudá-lo:

Identificar tendências e padrões.
Para buscar novas oportunidades.
Para determinar possíveis riscos e benefícios.
Para fazer uma estratégia de ação.

O que é análise de dados?

O processo de limpeza, manipulação, modelagem e questionamento de dados para descobrir informações relevantes é conhecido como análise de dados. A análise de dados é uma parte vital da análise de dados. Ele nos ajuda a identificar soluções, fornecendo informações.

Existem várias abordagens que podemos adotar quando se trata de análise de dados. Estas são algumas das abordagens que você pode usar dependendo do que deseja realizar.

Teste A/B: Uma comparação de um grupo de teste com outro.
Fusão de dados, integração: Desenvolve a precisão analisando e combinando dados de várias fontes.
Mineração de dados: identifica padrões em conjuntos de dados massivos e os extrai para análise.
Aprendizado de máquina: Aqui, algoritmos de computador são usados para automatizar o processo de desenvolvimento de modelos analíticos.
O processamento de linguagem natural (NLP) usa algoritmos de computador para estudar linguagens humanas.

Principais diferenças entre análise de dados e análise de dados

A análise de dados e a análise de dados são frequentemente usadas como sinônimos. A análise de dados é um termo geral para um campo que inclui todo o gerenciamento de dados e os métodos e instrumentos empregados. Por outro lado, a análise de dados é o processo de dissecar um determinado conjunto de dados em suas partes componentes e analisar cada uma separadamente, bem como a forma como as partes se relacionam. Vamos dar uma olhada em suas diferenças e semelhanças agora.

Análise de dados	Análise de dados
A análise de dados é um tipo tradicional ou genérico de análise usado em empresas para tomar decisões orientadas por dados.	A análise de dados é um tipo especializado de análise usado em empresas para avaliar dados e obter insights.
Possui um ou mais usuários e geralmente consiste na coleta e inspeção de dados.	Envolvia definir os dados, examiná-los, limpá-los e alterá-los para obter um resultado útil.
Consiste em várias etapas, como coleta de dados e inspeção de dados de negócios.	Aqui, para processar dados, os dados brutos devem primeiro ser definidos de maneira significativa antes que informações relevantes possam ser recuperadas por meio de limpeza e conversão de dados.
Ele processa dados usando várias tecnologias, como Tableau, Python, Excel, Google Analytics e outras.	Ele analisa os dados usando muitas ferramentas, como SPARK, tabelas do Google Fusion, Node XL, Excel, etc.
Isso não se oferece à análise descritiva.	Isso pode ser submetido à análise descritiva.
Com o uso disso, pode-se descobrir relacionamentos anônimos.	Isso não pode ser usado para encontrar relações desconhecidas.
A análise inferencial não está incluída aqui.	A análise inferencial é suportada aqui.

Exemplo de análise de dados versus análise de dados

Vejamos um exemplo da vida real para ajudar a esclarecer os princípios. O exemplo fornecido irá ajudá-lo a compreender as ideias.

A maioria de nós tem pelo menos um pouco de conhecimento sobre o mercado de ações. Imagine que você é um novato e que deseja iniciar seu comércio com lucro. Agora, descreva seu plano de ação inicial.

Como um novo trader, você provavelmente pesquisou registros de ações e tendências para ter uma noção do que está acontecendo no mercado. Esta técnica inclui a análise de dados.
Como resultado de sua nova compreensão do padrão das ações, agora você pode estimar o preço de mercado futuro da ação e comprar algumas ações. Isso serve como um exemplo de um processo de análise de dados.

Qual é a melhor opção?

A pesquisa e os processos utilizados pelo especialista em análise para fazer previsões e inferências são um desafio para um leigo entender. Alguém sem o conhecimento necessário pode achar difícil compreender o pós-processamento, como criar novos a partir do conjunto de dados para produzir uma conclusão melhor e desejada.

Por outro lado, são possíveis representações gráficas e visuais aprimoradas da análise de dados, permitindo que até mesmo pessoas analfabetas compreendam o conteúdo do conjunto de dados com mais rapidez e facilidade.

Conclusão sobre análise de dados versus análise de dados

Os dados estão se tornando a nova fonte de combustível para as empresas. Usando-o corretamente, você pode aumentar rapidamente as vendas gerais e o lucro líquido. Você precisa entender a distinção entre análise de dados e análise de dados para acelerar o crescimento, especialmente no ambiente implacável de hoje. Analytics é o estudo de dados anteriores para tomar melhores decisões. A interpretação dos dados é auxiliada pela análise dos dados. Ele fornece insights históricos cruciais que nos permitem entender o que ocorreu até este ponto.

O QuestionPro oferece soluções para todos os problemas e setores, tornando-o muito mais do que apenas um software de pesquisa. Além disso, temos plataformas de gerenciamento de dados, como nossa biblioteca de pesquisa InsightsHub.

Organizações em todo o mundo estão utilizando ferramentas e sistemas de gerenciamento de conhecimento, como InsightsHub, para gerenciar melhor os dados, reduzir o tempo necessário para obter insights e aprimorar a utilização de dados históricos, reduzindo custos e aumentando o ROI.