Principais diferenças entre Big Data, Data Science e Data Analytics

Big Data, Data Science e Data Analytics são conceitos que se tornaram populares nos últimos anos. E você já deve ter ouvido falar sobre algum ou todos eles.

Com uma variedade de termos para assuntos parecidos, fica difícil de saber o que cada um realmente significa, certo?

Para descomplicar a sua vida, preparamos um material com as principais diferenças entre os três conceitos.

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

Quer saber mais? Aproveite este conteúdo!

Big Data, Data Science e Data Analytics

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

No entanto, os objetivos e as responsabilidades 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

Todos os dias são gerados 2,5 quintilhões de bytes em dados, trazendo novas possibilidades para descobrir e prever oportunidades de mercado e criar novos produtos.

Esse conjunto de dados é o que chamamos de Big Data.

Ou seja, é um alto volume de dados, gerado em alta velocidade e grande variedade, e que não pode ser processado por bancos de dados ou aplicações de processamento tradicionais.

O analista de Big Data tem como principal objetivo identificar dados dentro desse grande conjunto para utilizá-los em um determinado contexto relevante para as organizações.

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

Não é uma tarefa fácil, concorda?

• Exige conhecimento multidisciplinar e pensamento analítico bem desenvolvido.
• É preciso saber sobre negócios para entender o contexto em que a empresa está inserida.
• E é importantíssimo possuir habilidades estatísticas e com linguagens de programação, como Java e Scala.
• Além de conhecer plataformas, como o NoSQL e o Mongo DB.

O segredo, no entanto, para ser especialista nessa área de Big Data é a habilidade técnica e o entendimento dos sistemas e das arquiteturas.

O desafio do Big Data são os seus 5Vs:

1. volume: o tamanho dos dados (petabyte, exabyte, zettabyte)
2. variedade: o formato dos dados (tabelas, imagens, textos)
3. velocidade: a rapidez com que os dados são gerados (por segundo, por minuto)
4. veracidade: a confiabilidade dos dados (fontes, integrações, comunicação)
5. valor: os resultados que os dados trazem aos negócios (contexto, problema, solução)

Ao trabalhar com todos esses Vs no processo de análise de Big Data, seu negócio terá acesso a dados importantes que garantirão tomadas de decisão assertivas.

Data Science

Se o Big Data é o conjunto de dados, o Data Science é a ciência que os estuda.

O grande objetivo desta área é extrair valor dos dados.

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

Ele faz perguntas como:

• quais fontes de dados que temos disponíveis?
• quais delas possuem mais valor imediato?
• quais nossas opções para processar esses dados?

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

E, por fim, a ciência de dados, é fundamental entender de negócios para enxergar o contexto no qual a empresa está inserida.

Com isso, ele combina os insights que obtém do negócio com seus conhecimentos estatísticos e de programação.

Data Analytics

É hora de apresentar os resultados. Conseguir transformar os dados em algo que possa ser facilmente visualizado pode ser desafiador.

No que o profissional de data analytics precisa se atentar nesse momento?

Em comunicar adequadamente as informações importantes.

Essa área trabalha com a análise inteligente do grande volume armazenado pelas empresas e seu principal objetivo é encontrar correlações significativas entre os dados.

O profissional da área analisa, organiza e sintetiza os dados, além de criar relatórios com as informações mais relevantes para a empresa.

A comunicação é uma das habilidades mais valorizadas entre os analistas de dados, além, é claro, do domínio sobre negócios.

Para eles, não é fundamental conhecer linguagens de programação com profundidade, mas é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística.

Mas afinal, quais são as diferenças entre Big Data, Data Science e Data Analytics?

Como você percebeu, as três trabalham em sequência, não de maneira linear, mas se complementando. Ficou claro para você as diferenças entre elas?

Se ainda não ficou, agora vai ficar!

Preparamos um infográfico com as principais diferenças entre Big Data, Data Science e Data Analytics postas lado a lado.

Dessa maneira, você vai poder comparar os três serviços mais facilmente.

No infográfico, você verá o que são os três serviços, qual o objetivo de cada um, o que fazem os profissionais de cada uma dessas áreas e o que eles precisam saber para atuar no dia a dia.

Nunca foi tão fácil diferenciar Big Data, Data Science e Data Analytics. É super-rápido para baixar.

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

Então, se sua empresa quer se desenvolver e utilizar todo o poder dos dados, temos uma boa notícia!

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