Principais diferenças entre Big Data, Data Science e Data Analytics

Com uma variedade de termos para assuntos parecidos, fica difícil sabe o que cada um significa, não é?

Para facilitar a sua vida, nós preparamos um material com as principais diferenças entre esses três conceitos.

Vamos definir o que eles são, explicar qual é o propósito de cada um e quais são as principais atividades de profissionais dessas áreas.

Quer saber mais? Aproveite este conteúdo!

Big data, data science e data analytics

Primeiramente, é importante destacar que as três áreas trabalham com o mesmo produto: dados.

Contudo, os objetivos e responsabilidade de cada uma são totalmente diferentes e, ao mesmo tempo, complementares dentro de uma organização.

Entenda agora as diferenças entre big data, data science e data analytics.

Big Data

Todo dia, 2,5 quintilhões de bytes de dados são gerados, trazendo novas possibilidades para descobrir e prever oportunidades de mercado ou criar novos produtos.

Esses dados são o que chamamos de big data.

Estamos falando de um enorme volume de dados, produzidos em alta velocidade e grande variedade, não podendo ser processados por bancos de dados ou aplicações tradicionais.

O principal objetivo do analista de big data é identificar dados dentro desse grande conjunto para usar em dado contexto relevante a organizações.

Esse profissional trabalha principalmente na construção de sistemas para processamento de dados em larga escala e na arquitetura de sistemas escaláveis para distribuição de dados.

Não é uma tarefa fácil, concorda?

• Ela requer conhecimento multidisciplinar e pensamento analítico bem-desenvolvido.
• É necessário conhecer sobre negócios para entender o contexto em que a empresa está inserida.
• E é muito importante ter habilidades estatísticas e saber linguagens de programação, como Java e Scala.
• Além de conhecer plataformas como NoSQL e Mongo DB.

A chave para ser especialista na área de big data, no entanto, são habilidades técnicas e o entendimento de sistemas e arquiteturas.

O desafio do big data são os seus 5 Vs:

1. Volume: o tamanho dos dados (petabyte, exabyte, zettabyte).
2. Variedade: o formato deles (tabelas, imagens, textos)
3. Velocidade: o quão rápido são gerados (por segundo, por minuto)
4. Veracidade: a confiabilidade dos dados (fontes, integrações, comunicação)
5. Valor: os resultados que geram para os negócios (contexto, problema, solução)

Ao trabalhar com esses Vs no processo de análise de big data, seus negócios vão ter acesso a dados importantes para garantir uma tomada de decisão assertiva.

Data science

Se big data é o conjunto de dados, data science é a ciência que os estuda.

O objetivo final dessa área é extrair valor dos dados.

O cientista de dados é quem prevê o futuro com base em padrões passados e desenvolve novos métodos para análise de dados e machine learning.

Ele faz perguntas como:

• Quais fontes de dados temos disponíveis?
• Quais têm o valor mais imediato?
• Quais são as nossas opções para processar esses dados?

Suas atividades são altamente técnicas e requerem conhecimento aprofundado em estatística e nas linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++, além de plataformas como Hadoop e SQL.

E, por fim, a ciência de dados é essencial para entender negócios e entender o contexto em que uma empresa está inserida.

Com isso, esses profissionais combinam os insights que extraem das organizações com seu conhecimento estatístico e em programação.

Data analytics

É hora de apresentar os resultados. Pode ser desafiador conseguir transformar dados em algo que possa ser visualizado.

No que profissionais de análise de dados precisam prestar atenção nesse momento?

Em comunicar informações importantes corretamente.

Essa área trabalha com a análise inteligente de grandes volumes de dados guardados por empresas e seu objetivo principal é encontrar correlações relevantes entre esses dados.

Profissionais da área analisam, organizam e sintetizam os dados, além de criarem relatórios com as informações mais relevantes para a organização.

A comunicação é uma das habilidades mais valorizadas em analistas de dados, junto, claro, do domínio sobre a área de negócios.

Para eles, é essencial não só conhecer linguagens de programação profundamente, mas ter facilidade com números e afinidade com estatística.

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Uma coisa é certa: a importância que esses serviços têm dentro de uma organização data-driven.

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