Tecnologia Big Data x Data Analytics x Data Science: quais as diferenças?

Confira neste artigo as diferenças entre Big Data, Data Analytics e Data Science, além de conhecer o foco de cada uma delas.

Marylene Guedes 16 de outubro de 2020

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:

  • Data Science é um campo que abrange tudo o que está relacionado à limpeza, preparação e análise de dados.

  • Big Data é algo que é usado para analisar insights que podem levar a melhores decisões e movimentos estratégicos.

  • Data Analytics é a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos em dados.

Dados, dados e mais dados…

Dados estruturados e não estruturados

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.

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    Marylene Guedes

    Responsável pelo sucesso do cliente na TreinaWeb. Graduada em Gestão de Tecnologia da Informação pela FATEC Guaratinguetá, além de estudante de UX/UI.

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