Precisamos falar sobre as diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics
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Confira agora as diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics!
Você não tem dúvidas de que os dados são um dos ativos mais importantes nas organizações, certo?
Inclusive, deve ter percebido que uma boa parte das novas tecnologias e tendências de última geração são focadas na captação, no armazenamento, processamento e na análise desses ativos tais como o Data Science, Big Data e Data Analytics.
E todas essas inovações convergem na adoção e no desenvolvimento da cultura Data Driven ou guiada por dados! Um verdadeiro tesouro para promover a produtividade, eficiência e rentabilidade nas organizações modernas.
Ficamos muito felizes em saber que você tenha acessado o nosso artigo para conferir os detalhes sobre esses 3 conceitos. Embora cada um tenha as suas particularidades, em virtude da semelhança dos nomes, muitas pessoas tendem a confundi-los.
Ao ler o nosso conteúdo, você poderá esclarecer muitas dúvidas e aprenderá não somente as diferenças, como também a relação entre Data Science, Big Data e Data Analytics.
Bom, agora, mãos à obra!
Data Science
Traduzido ao português como Ciência de Dados, Data Science é uma disciplina com base científica cujo objetivo principal é descobrir a origem da informação, o que representa e a forma como podemos convertê-la em recurso valioso para o desenvolvimento de novos negócios e estratégias.
Extrai grandes quantidades de dados no intuito de identificar padrões e otimizar a tomada de decisões vinculada ao controle de custos, aumento da eficiência, reconhecimento de novas oportunidades de mercado e aumento da vantagem competitiva da organização.
A Ciência de Dados é baseada em conhecimentos matemáticos, estatísticos e das ciências da computação. No que tange às tecnologias, abrange recursos como Machine Learning, Data Mining e Cluster Analysis.
Com a intensificação do fluxo de dados, os Data Scientists ou cientistas de dados estão ganhando cada vez mais espaço nas empresas principalmente porque estes profissionais contam com suficientes habilidades para transformar dados brutos em insights valiosíssimos para o desenvolvimento e o sucesso dos negócios.
Big Data
O Big Data está revolucionando as empresas e as indústrias modernas em praticamente todos os setores, em especial, por lidar com grande quantidade de dados e garantir que as empresas melhorem a qualidade e assertividade das suas estratégias.
Em termos gerais, o Big Data consiste em um conjunto de tecnologias desenvolvidas no intuito de captar, analisar e administrar os dados massivos e “brutos” gerados pelos internautas para logo processá-los, e assim identificar padrões que possam ser úteis para setores específicos.
Em outras palavras, o Big Data abrange um grupo de dados tão grande e expressivo que supera a capacidade de tratamento dos aplicativos e sistemas informáticos tradicionais.
Deste modo, as técnicas de Big Data são mecanismos capazes de processar e gerir dados massivos com origens múltiplas cujo uso tem a finalidade de achar padrões repetitivos, estatísticas e/ou previsões mais precisas, considerando uma quantidade absurda de dados.
Por exemplo, quando você entra em sites, blogs e e-commerces, as páginas captam dados sobre a sua navegação com o objetivo de entender os seus interesses, necessidades de consumo, demandas de informação, entre outros pontos que possam ser relevantes para identificar o seu comportamento como usuário.
Embora seja um estudo anônimo, a forma como você navega na internet e se relaciona com os aplicativos webs e ferramentas diz muito sobre o seu perfil.
Agora, reflita: se você como usuário gera intenso e relevante fluxo de dados para os motores de busca e para o mercado, imagine a enorme quantidade de dados produzidos pelos milhões de internautas que navegam diariamente na internet!
Por certo, é provável que você tenha certa dificuldade em imaginar esse fluxo tão gigantesco. A função do Big Data é aproveitar essas grandes quantidades de dados para analisá-las, processá-las e garantir a identificação de padrões gerados por comportamentos unificados dos usuários de uma plataforma ou serviço.
Data Analytics
Perante um cenário caracterizado pelo grande fluxo de dados, isto é, pelo Big Data, tal como é o caso das grandes companhias, nem sempre é plausível processar a informação e obter insights poderosos.
É aí que entra em ação o Data Analytics!
Basicamente, este recurso permite identificar as tendências e oportunidades geradas por um grande conjunto de dados.
Através dos procedimentos analíticos que interpretam a informação tanto em escala macro como em escala micro, é possível identificar diversos padrões que possam estimular ou afetar o desenvolvimento e o crescimento de um negócio.
A propósito, o Data Analytics é muito eficiente na hora de prever áreas e situações de risco, emitindo índices e alertas que possam ocasionar determinada crise.
Cabe ressaltar que, no meio corporativo, é comum deixar passar certas métricas, seja porque não estamos cientes da sua relevância, seja porque não entendemos o seu impacto.
Neste caso, os profissionais especialistas ou Data Analysts, estruturam relatórios simples e fáceis de entender favorecendo deste modo, a agilidade e a qualidade da tomada de decisões.
Mas afinal, qual a relação e as principais diferenças entre estes conceitos?
Os conceitos de Data Science e Big Data estão estreitamente relacionados, pois ambos surgiram da necessidade de transformar e dar sentido ao presente contexto tecnológico e digital.
Enquanto o Big Data consiste em uma tecnologia que abrange grande quantidade de dados — estruturados, semiestruturados e não estruturados — essencialmente relevantes para os projetos de aprendizagem automática e análise avançada, o Data Science oferece os métodos e as técnicas adequadas para analisá-los.
É importante salientar que o Big Data extrai informação útil de grandes conjuntos de dados e a Ciência de Dados usa algoritmos de aprendizagem automática e modelos estatísticos para treinar os dispositivos e, assim, obter previsões mais precisas.
Portanto, existe uma diferença gritante entre a análise dos macrodados típicos do Big Data e as técnicas e estratégias desenvolvidas pela Data Science, extraordinariamente focadas nos processos decisórios e na divulgação de dados usando recursos estatísticos e matemáticos.
E a Data Analytics: é diferente dos outros conceitos?
No que tange às diferenças entre a Data Science e a Data Analytics, devemos prestar atenção às responsabilidades dos especialistas.
No caso do Data Scientist, o profissional tem como funções limpar, processar dados, prever problemas, evitar crises futuras e gerar modelos relativos à aprendizagem automática. Isto é, o foco é estudar o cenário de modo abrangente sugerindo modelos que possam atender demandas mais específicas.
Sobre o Data Analyst, tem foco mais prático e menos teórico identificando os dados mais importantes de acordo com os objetivos empresariais.
Além disso, ele resolve determinados problemas apresentando vários caminhos ou formas de chegar a um determinado resultado, avalia tendências e métricas e gera relatórios úteis para o campo estratégico.
Como pode perceber, as diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics são bastante sutis e, de fato, estes conceitos estão ligados porque o centro do seu estudo são os dados.
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