Data Science, Big Data e Data Analytics: qual é a diferença?

Você sabe o que é Data Science? E Big Data e Data Analytics? Certamente você já ouviu falar que “os dados são o novo petróleo”. De uma forma bem resumida, podemos dizer que um dado é um valor atribuído a algo. Podem ser qualitativos, quantitativos, para humanos, para máquinas… estamos mergulhados em um universo com os mais variados dados!

Toda essa infinidade de informação oferece um potencial enorme para os mais diversos setores de negócios. Porém, poucas pessoas conseguem interpretá-los de forma clara. Há uma dificuldade em entender a mudança do mercado e da relação entre empresas e sociedade.

Nesse cenário, os dados abrem as portas para a transformação digital. Geram insights, otimizam processos e fornecem insumos para decisões estratégicas. Portanto, aproveitar o momento para se especializar na área é uma oportunidade valiosa para os que desejam se destacar no mercado e traçar uma carreira de sucesso.

É comum ter dúvidas na hora de escolher uma especialização. Neste artigo, comentamos as particularidades e diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics, com o objetivo de fornecer as informações adequadas para a sua escolha ser mais clara e adequada a seu perfil. Continue a leitura!

Para saber um pouco mais sobre o conceito de Big Data é importante, antes de tudo, entender o que são dados. Como eles são gerados? Como influenciam nossas vidas? Como utilizar tais informações da melhor maneira?

Na contemporaneidade quase tudo que fazemos gera dados. Em alguma etapa, entrega ou manuseio de informações essa questão pode aparecer. Seja em bancos, sites de busca, comércio eletrônico, serviços de telefonia e vários outros, algum dado é registrado.

Nesse contexto, surge o conceito de Big Data. De forma sucinta, o Big Data se relaciona com a capacidade de descrever o enorme volume de dados gerados, além do seu correto armazenamento e análise.

O diferencial do Big Data é a possibilidade de cruzar os dados através das mais variadas fontes, com o objetivo de obter informações e insights valiosos. Ou seja, tal análise gera valor para os negócios, o que o faz ser tão essencial no mercado nos dias atuais.

No universo do Big Data, temos dois tipos de estruturação dos dados. São eles:

São dados que possuem uma estrutura organizada. São separados por categorias, clusters e definições. Podem informar contatos, vendas, localização, perfis, entre vários outros.

Geralmente são encontrados em banco de dados, onde as informações são bem definidas. Alguns exemplos são softwares de CRM, sistemas de RH ou sistemas financeiros.

São os mais complexos de se trabalhar. Não existe nenhuma estrutura organizada, é preciso uma pessoa para fazer a leitura e preparar as informações.

Um exemplo são dados de mídias sociais como Youtube, Instagram, sites de notícias, etc., que lidam com diversos tipos de dados de forma simultânea. É preciso intervenção humana para interpretar interações que robôs não são capazes de detectar, como ironia nos comentários, sarcasmo ou uma percepção do contexto.

A ciência de dados ou Data Science é a análise dos dados de uma forma mais técnica. Exige um conhecimento profundo de programação, análise de dados não estruturados e conhecimento em tecnologias específicas, como Python, SAS, Java, Perl, além de plataformas como Hadoop e SQL.

Atua para encontrar padrões nos dados coletados. São análises e métodos mais complexos, que envolvem estatísticas, matemática, além de exigir uma aptidão do profissional para resolução de problemas. Permite, assim, extrair informações nos dados coletados, fornecendo diretrizes para uma atuação estratégica.

Data Analytics é a ciência que examina dados brutos de forma inteligente, coletados em ferramentas de Big Data e Business Intelligence. Através dela é possível tirar conclusões e diversas informações sobre o dado analisado.

Para trabalhar com análise de dados, ter a habilidade de transformar dados em informações claras e de fácil entendimento é fundamental. Não basta entender os cálculos e gráficos, é preciso ter criatividade para apresentar os resultados.

O volume de dados é a principal diferença entre Big Data e Data Science. O primeiro conceito tem uma quantidade gigantesca de dados, que chegam muito rápido e são de todos os tipos e origens.

A diferença entre Data Science e Data Analytics se dá basicamente em relação ao conhecimento técnico. Enquanto o cientista de dados entende de programação e sabe usar plataformas específicas, o analista de dados precisa ter uma capacidade analítica muito desenvolvida e afinidade com números e estatísticas. Ou seja, conhecer as linguagens de programação ajuda, mas não é o foco do trabalho de um especialista em Data Analytics.

Não há um caminho correto para escolher em qual opção se especializar. É uma escolha individual, a partir do perfil e objetivos pessoais e profissionais. O importante é fazer uma reflexão sobre a sua criatividade, capacidade analítica, habilidade em resolver problemas e propor soluções, além da afinidade com programação e áreas exatas, como matemática e estatística.

Se o seu desejo é seguir uma carreira mais analítica, tratando dados e transformando-os em relatórios, um curso de Data Analytics pode ser o ideal. Mas, se o seu interesse é maior por inteligência artificial, programação, algoritmos e outros temas relacionados à tecnologia, o curso de Data Science é o mais recomendado.

Mas algo é certo: o Big Data é uma área em expansão. O mercado está de olho em profissionais qualificados para trabalhar com dados e o momento para se capacitar é agora. Para quem quer inovar e sair na frente dos concorrentes, uma especialização na área em um local de renome e com profissionais capacitados é um dos melhores caminhos para levar a sua carreira a um outro nível e partir em busca do sucesso profissional.

O que achou do artigo? Conseguiu entender a diferença entre Big Data, Data Science e Data Analytics? Leia também “Como comprovar habilidades técnicas em Big Data?” e confira mais informações valiosas sobre o tema.