Entenda a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data

A utilização de um grande volume de dados contribui para formular decisões mais certeiras para o mercado. E por isso termos como Data Science, Data Analytics e Big Data estão em alta. Mas você sabe qual a diferença entre eles?

O grande volume de dados disponíveis online está obrigando diversos setores mercadológicos a repensar suas estratégias. A análise de dados passou a ser um recurso fundamental para gerar insights, otimizar processos e facilitar a tomada de decisões no mundo dos negócios. 

Você sabia que, hoje, a quantidade de dados armazenados digitalmente é de aproximadamente 4,4 zettabytes? Isso, em números mais visíveis, seria algo em torno de 44 trilhões de gigabytes! E a tendência é de que esse número chegue a 180 zettabytes até 2025, de acordo com uma previsão da Forbes.

Com todos esses dados dando sopa por aí, as organizações do mundo todo passaram a olhar para o setor de análise de dados com mais afinco. E é nesse contexto que surgem Data Science, Data Analytics e Big Data – conceitos e ferramentas essenciais para o mercado. 

Mas você sabe o que cada um desses termos representa? Enquanto o Big Data refere-se a todo o amontoado de informações, o Data Analytics é quem analisa e compreende esses dados. Já o Data Science é toda a estrutura por trás das etapas de captação, análise e armazenamento. 

Ficou confuso? Não se preocupe, porque neste texto vamos falar sobre cada um desses processos e mostrar o quão importante é manter-se atualizado no campo da tecnologia da informação para gerar dados cada vez mais específicos sobre um negócio. Vamos nessa?

Quais as semelhanças entre as três?

Antes de tratarmos sobre as especificidades de cada uma, podemos começar pelo que as une.

Os profissionais de TI que trabalham com Data Science, Data Analytics e/ou Big Data são, antes de mais nada, especialistas em matemática e estatística. É preciso ser um apaixonado por dados para entrar de cabeça nesse mercado.

Esses conhecimentos serão aplicados de diferentes formas no setor de análise de dados, por isso a empresa que decidir trabalhar com o armazenamento e a estrutura dos dados para gerar estratégias, deve integrar os três formatos. 

Não dá para pensar em um projeto de análise de dados sem esses três campos trabalhando em conjunto, afinal eles se complementam em todas as etapas. E as vantagens são inúmeras! Confira algumas delas: 

  • Decisões certeiras: a análise de dados permite à empresa tomar decisões estratégicas com base em fundamentos;

  • Anúncios personalizados: ao conhecer melhor o cliente da sua empresa, ficará mais fácil desenvolver produtos e campanhas personalizadas;

  • Setores interligados: o sistema de análise de dados permite identificar problemas antes de eles surgirem, beneficiando toda a empresa,

  • Planejamento estratégico: os bandos de dados permitem aos gestores traçar um planejamento específico e de acordo com o que a empresa realmente precisa.

Quais as diferenças gerais entre elas?

Ao entender como essas ferramentas trabalham interligadas, fica mais fácil de compreender em quais aspectos elas são diferentes. Afinal, elas representam etapas diferentes do processo de captação, armazenamento e análise de dados.

O profissional de Data Science, por exemplo, é responsável direto por compreender as linguagens de programação para captar e armazenar um grande número de dados. 

Já o profissional que lida especificamente com Big Data, será responsável por tratar de todo esse material. Enquanto o Data Analytics consiste em analisar os dados e buscar padrões para gerar resultados mais certeiros.

A seguir, vamos conferir detalhadamente como funciona cada uma dessas funções, para ficar mais claro na hora de diferenciar as três.

O que é Data Science?

O leitor do blog da Skill Lab já sabe que o profissional de Data Science é hoje um dos mais valorizados do mercado, afinal já destrinchamos todas as características dele por aqui. 

Podemos resumir o Data Science como um espécie de topo da pirâmide, já que a ciência dos dados abrange todos os processos relacionados à organização dos dados encontrados. 

Essa etapa funciona de maneira mais técnica: por meio de uma combinação de estatística, matemática e programação, é possível analisar os problemas e extrair informações valiosas do banco de dados, a fim de definir padrões estratégicos.

O profissional de Data Science é um especialista em programação Python, análise de dados não-estruturados e conhecimentos em Hadoop e SQL. Ele irá encontrar a melhor forma de coletar e organizar os dados, para que o profissional de data analytics possa formular novos conceitos a partir disso. 

O que é Data Analytics?

Após o trabalho criterioso de captação e armazenamento de dados feito pelo profissional de Data Science, entra em jogo o trabalho do profissional de Data Analytics. 

Como você já deve ter compreendido, essa área é responsável por analisar todos os dados armazenados pela empresa, com o objetivo de encontrar padrões e gerar insights para otimizar os processos de produção da organização. 

O analista de dados pode se utilizar de ferramentas como o SAS e o R para procurar informações valiosas nos bancos de dados, além da programação em Python. Mas o seu trabalho envolve mais a parte de interpretação dos números e estatísticas. 

Esse profissional será o responsável número um para entregar soluções de redução de custos, métricas sobre o comportamento dos consumidores, ideias para campanhas etc. Então não basta saber apenas de números, é preciso enxergar o mercado e propor soluções criativas para as demandas que surgirem. 

O que é Big Data?

E por fim, talvez o termo que mais abrange todo esse escopo sobre a análise de dados. Big Data nada mais é que um grande volume de dados que temos disponível para ser trabalhado. E como o próprio nome já diz, a sua quantidade de dados é quase infinita.

O Big Data consiste em um conjunto de ferramentas, práticas e recursos disponibilizados para processar e armazenar quantidades gigantescas de dados de forma prática e eficiente. 

O que mais difere o Big Data do Data Science e do Data Analytics é de fato o volume de material. Nesse caso, é preciso utilizar ferramentas diferentes para criar modelos estatísticos específicos – que não são possíveis utilizando apenas a memória do computador.

Esse recurso geralmente é utilizado em empresas de grande porte, como instituições financeiras e órgãos do governo, que exigem uma captação e análise de dados mais criteriosa. Portanto, é possível entender o Big Data como um recurso para projetos mais grandiosos. 

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