A Diferença Entre Data Science, Big Data e Data Analytics

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Data Science, Big Data e Data Analytics são três termos que se referem a dados e que têm sido cada vez mais abordados.

Certamente, os dados estão por toda parte e sua quantidade cresce a cada dia.

Atualmente, há, no universo digital, mais de 2,7 zettabytes de dados. E a previsão é que esse número chegue a 180 zettabytes até 2025.

Data Science, Big Data e Data Analytics

Bom, já sabemos que data science, big data e data analytics têm a ver com dados. Mas o que, de fato, significa cada uma dessas definições?

Vamos te explicar isso logo abaixo!

Data Science (Ciência dos Dados)

A data science é uma área que compreende tudo o que está relacionado à limpeza, preparação e análise de dados.

Como define a empresa de treinamentos voltados a áreas da tecnológica, Simplilearn, é a combinação de várias questões, como estatística, matemática, programação, resolução de problemas e captura de dados, além de limpeza, preparação e alinhamento de informações.

Isso tudo é combinado, portanto, para extrair ideias e informações de dados.

Aplicações do Data Science

Exemplos de aplicação de Data Science são as pesquisas na internet.

Isso porque os mecanismos de pesquisa usam algoritmos de Data Science com a finalidade de fornecer os melhores resultados para pesquisas de usuários em uma fração de segundos.

Também podemos usar os “sistemas de recomendação” como exemplo.

Vamos explicar: sabe quando você entra no site da Amazon e há sugestões de produtos para você?

Então, esses produtos te foram sugeridos levando em consideração os seus interesses e buscas anteriores no site.

Isso é possível graças à Data Science.

Big Data

Este se refere, em síntese, a enormes volumes de dados.

E são dados tão complexos que não podem ser armazenados na memória de um único computador.

O big data pode ser utilizado para analisar ideias que podem levar à tomada de melhores decisões e estratégias nos negócios.

A Gartner, empresa que é referência mundial em pesquisa e aconselhamento imparcial em tecnologia, define big data como:

“Um ativo de dados de grande volume e alta velocidade e/ou alta variedade que exige formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem uma visão aprimorada, tomada de decisão e automação de processos”.

Aplicações do Big Data

Big data é aplicado, por exemplo, em serviços financeiros, como em empresas de cartão de crédito, consultorias financeiras privadas e segurados.

Pode ser usado para fazer análise de cliente, operacional, de fraudes, etc.

Data Analytics (Análise de Dados)

Data analytics é a ciência que consiste em examinar dados brutos com o objetivo de chegar a conclusões através dessas informações.

Esse recurso é usado em várias áreas para que, assim, empresas e organizações possam tomar melhores decisões e analisar teorias e/ou modelos existentes.

Aplicações do Data Analytics

Um exemplo de uso de análise de dados é no ramo de turismo.

Com dados sobre comportamento do usuário na internet, é possível tomar decisões mais assertivas em relação aos desejos e preferências do cliente, por exemplo.

Além disso, é possível fazer recomendações personalizadas de viagem para usuários.

Só para exemplificar em outra situação, na área dos jogos as empresas podem usar o data analytics a fim de melhorar seus produtos, com ideias tiradas da análise de preferências e insatisfações dos usuários.

Dados Aliados a Negócios é o Presente

A Forbes já indicava, em um artigo publicado em 2015, que a questão não é se o uso de dados “está aqui para ficar” ou não. Ela não só vai ficar, como também vai crescer cada vez mais.

A questão é, antes de mais nada, “se você está pronto” para acompanhar tudo isso.

Se você quer usar dados para buscar resultados para seu negócio, poderá ter essas informações organizadas em relatórios e dashboards com o Dashgoo.

A utilização de dados nos negócios é algo que é certamente o presente, e não mais “o futuro”, conforme já foi dito anos atrás.

Inclusive, no mesmo artigo citado acima, a Forbes já previa que em 2020 seriam criados cerca de 1,7 megabytes de novas informações a cada segundo para cada ser humano no mundo.

Ainda apontava que “estamos apenas no início de uma revolução que afetará todos os negócios e todas as vidas deste planeta”.

Mas e você? Sabia das definições de data science, big data e data analytics?

Que acha do crescimento de volume de dados no universo digital? Esperamos sua opinião nos comentários!

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