Entenda a diferença entre big data, data science e data analytics

Big data, data science e data analytics são tecnologias que se popularizaram muito nos últimos anos e muito se ouve falar sobre elas. Mas pelo fato de existir uma grande variedade de termos para assuntos parecidos, muitas pessoas costumam se confundir.

Hoje em dia, as empresas podem contar com diferentes tecnologias para embasar seus processos, tomadas de decisões, entre outras necessidades. Elas facilitam o dia a dia e ajudam as organizações a otimizarem o tempo.

Diante de um mercado cada vez mais competitivo e que preza pelo uso de recursos tecnológicos, é impossível virar as costas para essa necessidade. Só que para fazer investimentos adequados, é fundamental conhecer as possibilidades.

Uma das maiores necessidades hoje em dia é lidar com a grande quantidade de informações armazenadas pela corporação. São dados que se aplicam a diferentes processos e precisam ser devidamente manipulados.

No entanto, antes de começar a investir em qualquer recurso, é essencial conhecer seus conceitos e diferenças. Por isso, este artigo vai explicar o que é big data, data science, data analytics, as diferenças entre eles e mostrar qual é a melhor opção.

O que é big data?

Diariamente, são gerados 2,5 quintilhões de bytes em dados que trazem inúmeras possibilidades que ajudam a prever e descobrir oportunidades no mercado e maneiras de criar produtos.

Esse conjunto de informações é conhecido como big data, portanto, um grande volume de dados gerados rapidamente e em grande quantidade, mas que não pode ser processado por vias tradicionais ou bancos de dados.

Dentro de um fabricante de câmera de monitoramento residencial via celular, o analista de big data ajuda a identificar dados que serão usados para determinada finalidade.

Ele constrói sistemas de processamento em larga escala e trabalha com arquitetura de sistemas de distribuição de dados escaláveis. Também conhece profundamente os cinco Vs do big data, que são:

• Volume;
• Variedade;
• Velocidade;
• Veracidade;
• Valor.

Ao trabalhar com eles no processo de big data, o negócio terá acesso a informações importantes que vão embasar as tomadas de decisão.

Conceito de data science

O data science se dedica a estudar os dados, tendo como propósito extrair valor das informações, ao passo que o cientista de dados prevê o futuro analisando padrões passados e desenvolvendo métodos de machine learning e análise de dados.

Ele considera as fontes disponíveis, quais delas possuem mais valor imediato e quais são as opções para processar as informações. As atividades são altamente técnicas e exigem conhecimentos em Java, Python, R, C/C++ e SAS.

Uma gráfica de calendário personalizado empresa precisa do big data para entender seu próprio negócio e enxergar o contexto em que está inserida.

Significado de data analytics

Data analytics é um recurso que pode ser facilmente visualizado para comunicar adequadamente as informações. É uma área que analisa o volume armazenado pela organização, tendo como propósito encontrar relações significativas entre os dados.

O papel do profissional do setor é analisar, organizar e sintetizar os dados, bem como criar relatórios com informações relevantes para o negócio.

Nesse processo, uma das habilidades mais valorizadas é a comunicação, além de total domínio sobre o negócio. Não é necessário conhecer linguagens de programação, mas é imprescindível ter facilidade com números e estatística.

Diferenças entre eles

A grande diferença entre big data e data science é o volume de dados. O big data possui uma quantidade imensa de informações que chegam rapidamente e são provenientes de diversas origens, com diferentes tipos.

Agora, a diferença entre data science e data analytics é o conhecimento técnico, visto que enquanto o cientista de dados compreende a programação e sabe usar plataformas específicas, o analista de dados precisa ter afinidade com números e estatísticas.

Esse profissional precisa de boa capacidade analítica, mas mesmo que conheça linguagens de programação, elas não são o foco do seu trabalho.

Além disso, dentro de um fabricante de porta batom em acrilico, estas três áreas trabalham em sequência, de maneira complementar, mas não de forma linear.

Para entender um pouco mais as diferenças, é interessante focar no trabalho realizado pelos profissionais das três áreas. No caso de um cientista de dados, seus conhecimentos são mais específicos e técnicos.

Ele possui inúmeras possibilidades de atuação e cargos concentrados em mecanismos de busca, sistemas de recomendação, marketing digital, entre outros.

Ele define o algoritmo que vai entregar a resposta da pesquisa e o alcance de anúncios em sites e redes sociais. Também melhora a experiência do usuário que está procurando um produto ou serviço específico em meio a tantas ofertas.

Agora, quando se trata de analista de dados, ele pode usar ferramentas como SAS e R para extrair informações e procurar dados de valor, entretanto, não é obrigatório ter esse conhecimento.

Na verdade, em um fabricante de embalagem de papel para camisetas, esse profissional responde questões de rotina determinadas pela própria organização.

Por causa disso, quem trabalha com data analytics não precisa de conhecimentos em linguagens de programação, mas precisa ter facilidade com números e estatísticas.

Para que seja possível analisar dados, é fundamental transformá-los em algo que possa ser visualizado e que seja capaz de comunicar as informações importantes para os envolvidos.

Por conta disso, este analista não deve manter o foco apenas em questões exatas, mas também estratégias que melhoram sua criatividade.

Qual a situação do mercado atual?

Atualmente, nota-se uma grande transformação na maneira como as empresas tomam suas decisões. Para serem mais assertivas, procuram coletar, analisar, classificar e examinar os dados que chegam até elas, mas essas tarefas não são simples.

Isso fez com que o data science, data analytics e big data se tornassem áreas de conhecimento e atuação que trabalham com o mesmo propósito.

Só que, ao utilizá-las, uma empresa especializada em construção de piscina vai distribuir esses setores em diferentes atividades, mas para isso precisa contar com os profissionais adequados.

Para ser um profissional de dados, é crucial ter habilidades com matemática e estatística, pois mesmo lidando com o mesmo objeto, as diferentes áreas enxergam e tratam os dados de maneiras peculiares.

De qualquer forma, todas examinam um grande conjunto de informações brutas, tendo como propósito extrair informações valiosas.

O conhecimento é aplicado de diferentes maneiras, visto que para um analista de dados é crucial ser hábil com estatísticas descritivas e inferenciais, enquanto o analista de big data precisa estar por dentro do processamento de dados em larga escala.

Por fim, o cientista de dados vai trabalhar com análises e métodos complexos, assim sendo, precisa ter bom conhecimento em linguagens de programação.

Em uma confecção de uniforme infantil escolar, os profissionais de big data precisam ter tudo isso amplificado pela grande quantidade de dados que serão tratados.

Como escolher a melhor opção?

Diante de tantas diferenças e semelhanças, é natural que o futuro profissional se sinta confuso sobre o melhor caminho a seguir. Para escolher a melhor opção, é crucial ter habilidades específicas e conhecer um pouco mais sobre os setores.

Não existe uma resposta certa para essa pergunta porque tudo depende da visão de futuro do indivíduo, mas a decisão pode ser embasada ao compreender a criatividade, capacidade de análise e solução de problemas.

O futuro profissional, seja para trabalhar em um fornecedor de kit de salgados para festa infantil ou em qualquer outra organização também deve avaliar sua afinidade com estatística, matemática e programação.

Durante sua formação, é imprescindível que aprenda a coletar, limpar e analisar dados para que sejam transformados em relatórios, e a melhor forma de aprender tudo isso é por meio de um curso de data analytics.

Agora, se a pessoa está mais interessada em entender assuntos relacionados à inteligência artificial, o funcionamento dos algoritmos, como são feitas as redes neurais e outros temas mais tecnológicos, então deve fazer um curso de data science.

Outra dica para fazer uma boa escolha é conversar com profissionais que já atuam na área para saber um pouco mais sobre o seu dia a dia, os desafios que costumam enfrentar, a parte mais agradável do trabalho e como está o mercado.

Ao ter todo esse entendimento, o futuro profissional vai escolher com assertividade qual é a melhor opção para ele, e com isso conquistar boas oportunidades em organizações de vários setores, como um fornecedor de doces para encomenda.

Considerações finais

Os dados são ativos muito importantes para as empresas hoje em dia, tendo em vista que eles embasam uma série de decisões importantes para as organizações.

Para extrair o melhor aproveitamento desses recursos, é imprescindível contar com profissionais de data science, big data e data analytics, pois com seus conhecimentos ajudam os negócios em várias necessidades. Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.