Come usare i Big Data con l’Intelligenza Artificiale
10 Settembre 2024 - 12 minuti
Analisi
Data Science vs data analytics: le principali differenze
Scienza dei dati e analisi dei dati: quali sono le differenze significative?
15 Gennaio 2025
C’è davvero differenza tra Data Analytics e Data Science? Si tratta di due campi correlati ma distinti, entrambi si occupano dell’estrazione di insight e informazioni dai dati. Sebbene condividano alcuni concetti e tecniche sovrapposte, differiscono nel loro focus, nelle metodologie e nei tipi di problemi che puntano a risolvere.
In breve, la scienza dei dati sfrutta tecniche avanzate per prevedere i risultati futuri e promuovere l’innovazione, mentre l’analisi dei dati si concentra sulla comprensione dei dati storici a supporto delle decisioni.
Per avere una visione completa di questi due campi interconnessi, ci addentreremo nelle definizioni, negli ambiti, nei processi, nei ruoli e nelle competenze associati sia alla scienza dei dati che all’analisi dei dati.
Le differenze tra Data Science e Data Analytics
La distinzione principale tra Data Science e Data Analytics risiede nel loro ambito e focus. Il primo è un termine generico che comprende vari campi, tra cui Data Analytics, utilizzata per estrarre informazioni da grandi set di dati. Al contrario, Data Analytics è una versione più focalizzata della scienza dei dati, spesso parte di un processo più ampio.
Anche gli obiettivi dei due campi sono diversi. La Data Science mira a prevedere potenziali tendenze, esplorare fonti di dati disconnesse e trovare metodi migliori per analizzare le informazioni. L’analisi dei dati, d’altro canto, è dedicata alla realizzazione di insight fruibili basati su query già esistenti.
Che cosa è la Data Science?
La scienza dei dati è un campo multidisciplinare che utilizza tecniche avanzate come statistica, machine learning e analisi predittiva per estrarre conoscenze e insight dai dati. Si occupa di risolvere problemi noti e di scoprire nuove opportunità attraverso l’analisi di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati.
I data scientist impiegano diverse tecniche per ricavare risposte, creando nuovi processi per la modellazione dei dati e la produzione, utilizzando prototipi, algoritmi, modelli predittivi e analisi personalizzate. L’obiettivo principale dei data scientist è formulare domande significative ed esplorare possibili percorsi di studio, concentrandosi meno su risposte immediate e più nel trovare la domanda giusta.
Vediamo in sintesi di cosa si occupa la scienza dei dati:
- Si focalizza sull’estrazione di conoscenze da grandi e complessi set di dati;
- Impiega tecniche avanzate come modellazione statistica, machine learning e analisi predittiva;
- Coinvolge lo sviluppo e l’applicazione di algoritmi e modelli per affrontare problemi complessi;
- Richiede competenze avanzate in programmazione, come Python o R, per l’elaborazione e l’analisi dei dati;
- Si occupa spesso di dati non strutturati e disordinati, come testo, immagini o dati provenienti da sensori;
- Gli scienziati dei dati possiedono competenze trasversali e gestiscono progetti end-to-end, inclusi la raccolta, la pre-elaborazione, la costruzione di modelli e la loro implementazione.
Che cosa è la Data Analytics?
D’altro canto, l’analisi dei dati implica l’esame e l’analisi statistica di set di dati esistenti. I data analyst lavorano alla creazione di metodi per catturare, elaborare e organizzare i dati per scoprire approfondimenti fruibili per i problemi attuali. A differenza della scienza dei dati, l’analisi dei dati è più focalizzata sulla produzione di risultati che possono portare a miglioramenti immediati.
Gli analisti utilizzano i dati per trarre informazioni significative e risolvere problemi. Analizzano set di dati ben definiti utilizzando una varietà di strumenti per soddisfare esigenze aziendali tangibili. In sostanza, l’analisi dei dati riguarda la risoluzione di problemi noti, in base a query esistenti.
Vediamo in sintesi di cosa si occupa l’analisi dei dati:
- Si concentra sull’analisi e interpretazione dei dati per rispondere a domande specifiche;
- L’obiettivo principale è fornire approfondimenti e raccomandazioni basate sull’analisi dei dati;
- Richiede competenze nell’uso di strumenti per la query, la pulizia e la visualizzazione dei dati;
- Tipicamente lavora con dati strutturati e organizzati in database relazionali;
- Gli analisti di dati si concentrano sull’analisi di dati esistenti per offrire informazioni utili e suggerimenti alle parti interessate.
Quali sono le differenze?
Nonostante vengano spesso usati in modo intercambiabile, la scienza dei dati e l’analisi dei big data sono due campi distinti, con una differenza principale legata al loro ambito di applicazione. La scienza dei dati è un termine generico che include una serie di discipline finalizzate all’estrazione di informazioni da grandi volumi di dati.
L’analisi dei dati, invece, è un sottoinsieme più specifico di questo processo e può essere vista come una parte dell’intero flusso di lavoro. L’analisi dei dati si concentra principalmente nel generare informazioni applicabili e immediatamente fruibili, rispondendo a domande già esistenti.
Un’altra differenza fondamentale tra i due riguarda l’approccio esplorativo. La scienza dei dati non si concentra su risposte a domande predefinite, ma analizza enormi set di dati in modo flessibile e non strutturato, al fine di rivelare insight più ampi.
L’analisi dei dati, al contrario, è più efficace quando focalizzata su domande specifiche, con l’obiettivo di trovare risposte basate su dati concreti.
In sintesi, la scienza dei dati si concentra sul determinare quali domande dovrebbero essere fatte, mentre l’analisi dei big data si occupa di scoprire risposte a domande già poste.
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I tipi di analisi dei dati
L’analisi dei dati è una disciplina fondamentale per comprendere e prevedere trend, comportamenti ed eventi.
Esistono diverse tipologie di analisi che si differenziano per obiettivi e metodologie, ognuna delle quali offre insight specifici per prendere decisioni informate.
Ecco alcune delle principali tipologie di analisi:
- Analisi predittiva: l’analisi predittiva aiuta a identificare tendenze, correlazioni e causalità all’interno di uno o più set di dati. Ad esempio, i rivenditori possono prevedere quali negozi hanno maggiori probabilità di esaurire un particolare tipo di prodotto. I sistemi sanitari possono anche prevedere quali regioni sperimenteranno un aumento dei casi di influenza o di altre infezioni. E così via.
- Analisi prescrittiva: l’analisi prescrittiva prevede probabili risultati e fornisce raccomandazioni decisionali. Un ingegnere elettrico può utilizzare l’analisi prescrittiva per progettare e testare digitalmente vari sistemi elettrici per vedere la produzione energetica prevista e prevedere l’eventuale durata di vita dei componenti del sistema.
- Analisi diagnostica: l’analisi diagnostica aiuta ad individuare il motivo per cui si è verificato un evento. Le aziende produttrici possono analizzare un componente guasto su una linea di assemblaggio e determinare il motivo del guasto.
- Analisi descrittiva: l’analisi descrittiva valuta le quantità e le qualità di un set di dati. Un fornitore di streaming di contenuti spesso utilizza l’analisi descrittiva per capire quanti abbonati ha perso o guadagnato in un dato periodo e quali contenuti vengono guardati.
Cosa fa uno scienziato dei dati? Qual è il suo ruolo e quali responsabilità ricopre? Esploriamo più da vicino le sue attività e competenze.
Cosa fa un data scientist?
Il ruolo della scienza dei dati è trasformare quotidianamente enormi quantità di dati raccolti dalle aziende in informazioni utili e comprensibili. Questa trasformazione avviene grazie a tecniche come l’apprendimento automatico (ML), l’intelligenza artificiale (AI) e l’analisi statistica, con l’obiettivo di risolvere problemi reali, spesso legati alle sfide aziendali quotidiane.
In pratica, la scienza dei dati aiuta le aziende a prendere decisioni più informate e a incrementare i profitti.
Ora che abbiamo compreso il ruolo della scienza dei dati, vediamo nel dettaglio cosa fa un data scientist nelle sue attività quotidiane:
- Identifica il problema
- Raccoglie i dati
- Prepara i dati per l’analisi manipolandoli e pulendoli
- Memorizza i dati
- Analizza i dati per trovare trend e pattern
- Costruisce, addestra e convalida il modello
- Analizza e approfondisce
Settori come finanza, commercio al dettaglio, sanità, produzione, agricoltura, petrolio e gas, marketing e il settore pubblico presentano una forte domanda di data scientist. Ad esempio, le istituzioni finanziarie si affidano ai data scientist per valutare e gestire i rischi, creare report per comunicare i risultati e sviluppare modelli predittivi in grado di anticipare meglio le tendenze future.
Facciamo un esempio concreto in ambito finance.
Le competenze chiave per avere successo nel settore degli investimenti e nella scienza dei dati, specialmente in ambito fintech, sono varie e diversificate. In primo luogo, è fondamentale avere una mentalità orientata alla risoluzione dei problemi, in grado di affrontare le sfide con soluzioni innovative.
Inoltre, una solida comprensione della strategia aziendale è essenziale per adattare le analisi ai bisogni del business, mentre le capacità comunicative permettono di trasmettere in modo chiaro e convincente le informazioni agli stakeholder. Infine, l’analisi quantitativa è una competenza imprescindibile per interpretare i dati in modo accurato.
Dal punto di vista delle competenze tecniche, un professionista in questo campo deve essere esperto in linguaggi di programmazione come Python e R, fondamentali per l’elaborazione e l’analisi dei dati. La visualizzazione dei dati è altrettanto importante per rendere le informazioni comprensibili e facilmente interpretabili.
La conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale (AI) è cruciale per costruire modelli predittivi, mentre la padronanza di SQL e dell’architettura dei database è necessaria per gestire e ottimizzare l’accesso e l’analisi dei dati.
Perché la scienza dei dati è così importante?
Nel mondo attuale, sempre più dipendente dalla tecnologia e dall’analisi, quasi ogni settore fa uso dei dati in qualche forma. I data scientist sono in grado di aiutare le aziende a comprendere grandi quantità di dati provenienti da fonti diverse, estraendo preziose informazioni che permettono di prendere decisioni aziendali strategiche e basate su evidenze.
Tra i principali settori che si avvalgono della scienza dei dati troviamo:
- Marketing
- Sanità
- Difesa e sicurezza
- Scienze naturali
- Ingegneria
- Finanza
- Assicurazioni
- Politica
Questi sono solo alcuni esempi, ma la scienza dei dati è fondamentale per un ampio ventaglio di altri settori e organizzazioni. I vantaggi che la scienza dei dati offre alle aziende includono:
- Una migliore comprensione dei clienti, che consente di migliorare le interazioni con loro e di personalizzare offerte di marketing e prodotti.
- La capacità di analizzare i processi aziendali, individuando aree di successo e opportunità di miglioramento.
- La possibilità di rispondere in modo più rapido ed efficace alle esigenze e ai desideri dei clienti, mantenendo un vantaggio competitivo.
- L’affidabilità delle informazioni basate sui dati, che consente di prendere decisioni informate e di misurare il successo di nuove iniziative.
In questo contesto, acquisire competenze chiave per rispondere alle esigenze delle organizzazioni moderne è diventato imprescindibile. È fondamentale saper applicare le metodologie di Data Science per affrontare problemi concreti, utilizzando i dati per risolvere le sfide del mondo reale.
Le competenze in strumenti avanzati come Python, SQL e tecniche di data mining sono essenziali per analizzare e manipolare i dati in modo efficace. Inoltre, la conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico, che consentono di costruire modelli predittivi, è fondamentale per ogni professionista che vuole rimanere competitivo in un campo in continua evoluzione.
Data Science vs Business Intelligence: somiglianze e differenze
Business Intelligence e Data Science condividono molte somiglianze. Entrambe, infatti, si concentrano sull’analisi dei dati passati.
Tuttavia, mentre la Business Intelligence (BI) si occupa principalmente di analisi descrittiva, la Data Science va oltre, consentendo analisi predittive e prescrittive che guardano al futuro.
In passato, solo i team IT specializzati avevano accesso agli strumenti di Business Intelligence, ma una delle principali differenze con la Data Science è che quest’ultima permette a tutta l’azienda di beneficiare delle analisi dei dati.
La Business Intelligence tende ad essere più generalista, focalizzandosi su report analitici descrittivi. Con l’introduzione delle soluzioni self-service, ora tutti i dipendenti possono facilmente accedere a repository di dati centralizzati e strumenti automatizzati per estrarre informazioni utili. In questo contesto, gli scienziati dei dati sono chiamati a rendere operativi i dati e a supportare gli utenti non tecnici.
Secondo recenti rapporti, il mercato globale della Business Intelligence (BI) self-service ha conosciuto una rapida crescita e si prevede che continuerà ad espandersi in modo significativo, con una stima che lo vedrà raggiungere i 19,70 miliardi di dollari entro il 2028.
LEGGI ANCHE: Business Intelligence: come trasformare la Data Analysis in insight utili
Una differenza chiave della Data Science è la sua capacità di gestire dati complessi e di grandi dimensioni, un aspetto che la BI tradizionale non affronta. Mentre la BI si concentra su conoscenze “retrospettive”, la Data Science consente una reattività e una proattività molto più ampie. L’integrazione dell’intelligenza artificiale, e in particolare del Machine Learning, rappresenta un’altra differenza fondamentale. Le librerie di Machine Learning automatizzano l’analisi dei dati, facilitando previsioni più precise.
Inoltre, si concentra su domande specifiche e sull’analisi ipotetica, mentre la BI si limita a report più generali. Se la Business Intelligence si basa principalmente su strumenti analitici, la Data Science include anche soluzioni per la gestione, la governance e la visualizzazione dei dati.
Molti esperti la considerano infatti un’evoluzione della Business Intelligence: se la BI ha offerto soluzioni per risolvere i problemi attuali, la Data Science è rivolta alla ricerca di risposte per il futuro. Inoltre, ha reso possibile l’autonomia dei decisori e dei manager grazie agli strumenti self-service, un miglioramento significativo rispetto al passato.
Tuttavia, i due campi sono complementari. Gli esperti di BI possono preparare i dati per gli scienziati dei dati, suggerire possibili approcci e aiutarli a costruire modelli predittivi avanzati. In un team di analisi, l’esperto di BI fornisce report su tendenze passate, mentre i Data Scientist sviluppano soluzioni per il futuro. Lavorando insieme, possono costruire una piattaforma analitica solida su cui tutti i dipendenti possono fare affidamento.
In un progetto, per esempio, l’esperto di BI potrebbe analizzare i dati storici per identificare tendenze e profili di clienti di successo. Basandosi su questi dati, lo scienziato dei dati potrebbe formulare ipotesi e utilizzare il Machine Learning per prevedere il successo di nuovi progetti.
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