Na área de TI, muitos termos vem sendo popularizados. Alguns deles que você inclusive já deve ter ouvido falar são o Data Science, Data Analytics e Big Data. Por serem áreas onde todas trabalham com dados, podem acabar surgindo dúvidas se é tudo a mesma coisa e, se não, quais são as diferenças.
Já temos posts de cada uma delas aqui no blog, mas vamos explicar resumidamente o que vem a ser cada uma.
Big Data
Big Data é um termo muito amplo, mas resumidamente ele se refere a um grande conjunto de dados estruturados ou não estruturados, dados esses que podem vir de qualquer lugar: empresas, pessoas e até mesmo por aparelhos. Outro exemplo são as mídias sociais, onde são geradas informações o tempo todo.
A geração de valor do Big Data não se resume a quantidade de dados que é armazenado e sim o que você faz com eles, ou seja, o processamento e análise desses dados, para assim poder obter respostas que permitam que você reduza tempo, custos, dentre outros fatores.
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Data Analytics
Data Analytics é um processo onde através de um grande volume de dados podemos estudar o mercado, comportamento de consumidores, tendências, análise de concorrência, etc. Dados estes que podem vir de pesquisas, feedbacks, métricas, entre outras.
Assim, através de conceitos, técnicas e ferramentas podemos encontrar padrões, insights e chegar a conclusões com os dados extraídos, aplicando um processo algorítmico ou mecânico para obter informações precisas.
Ao final, podemos identificar o melhor rumo a se tomar, ter uma tomada de decisão realmente orientada a dados, fazendo com que ela seja mais precisa e assertiva.
Data Science
Data Science é o processo que visa extrair dados de diversas fontes, focada em descobrir conhecimento a partir de uma quantidade grande e pesada de dados, para que através de uma análise possamos fazer previsões, tomando decisões a longo prazo e estimativas a partir desses dados gerados.
Isso traz diversos benefícios para as empresas, ajudando-as a melhorar seus negócios, na otimização e direcionamento de estratégias, otimização de processos, melhores análises, melhor gerenciamento de riscos, melhor percepção às oportunidades de negócio e por aí vai…
Quais as diferenças?
Cada área trata os dados de uma maneira específica e é isso a principal diferença delas. De forma bem resumida, podemos dizer que:
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Data Science é um campo que abrange tudo o que está relacionado à limpeza, preparação e análise de dados.
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Big Data é algo que é usado para analisar insights que podem levar a melhores decisões e movimentos estratégicos.
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Data Analytics é a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos em dados.
Dados, dados e mais dados…
Como vimos todas mexem muito com dados mas cada uma no seu processo. Para trabalhar com data analytics não é fundamental conhecer linguagens de programação como R e Python. Mas se torna essencial ter facilidade com números e estatística.
Data science inclui uma combinação de programação, habilidades estatísticas, aprendizado de máquina e algoritmos. O profissional deve explorar e examinar dados de várias fontes desconectadas, desenvolver novos métodos analíticos e modelos de aprendizado de máquina.
Já no Big Data, o desafio está na capacidade de conseguir analisar grandes quantidades de dados gerados todos os dias de fontes diferentes e conseguir extrair o que é mais relevante. Este profissional precisará saber analisar gargalos do sistema, construir sistemas de processamento de dados em grande escala e arquitetar sistemas distribuídos altamente escaláveis.
