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

Entenda a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data
#Dados
13 de junho - min de leitura

Essa é a dúvida mais comum na hora de escolher um curso na área de dados. Mas você vai descobrir a resposta agora


Quem nunca ouviu a frase "dados são o novo petróleo"? A verdade que poucos entendem por trás dessa afirmação é que o grande volume de dados disponíveis hoje está mudando o mundo, a indústria e a forma como consumidores e empresas se relacionam. De acordo com a revista Forbes, a quantidade de dados está crescendo de forma tão rápida que até o ano de 2020 estima-se que 1.7 megabytes de informação será criado a cada segundo para cada pessoa no planeta. Há uma gigantesca transformação na forma como decisões são tomadas, mas para isso é preciso saber coletar, extrair, analisar, classificar, examinar e comparar todos os dados à nossa disposição. E isso não é uma tarefa simples. A alta demanda por quem saiba manejar dados tornou muito valiosas - e rentáveis - as profissões desta área. Mas surge uma grande dúvida para quem busca entrar nesse mercado: qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data? As três são áreas de conhecimento e atuação que trabalham com o mesmo objeto: dados. Mas cada uma tem suas especificidades quando entramos no dia a dia de seus profissionais. Para saber qual destas vertentes é melhor para você, é preciso conhecer cada uma mais a fundo.

O que as une

Para trabalhar com data science, data analytics ou big data é preciso ter habilidade com matemática, principalmente estatística. Esse conhecimento será aplicado de diferentes formas, enquanto para um analista de dados é indispensável habilidade com estatísticas descritivas e inferenciais, para um analista de big data é preciso estar por dentro de "crunching numérico", ou seja, saber processar dados numéricos em larga escala.

O que as separa

Apesar de lidarem com o mesmo produto, cada área enxerga a trata dados de uma maneira específica. Ambas examinam um conjunto de dados brutos para extrair informações de valor, mas o cientista de dados lida com análises e métodos mais complexos. É por isso que é imprescindível para um cientista de dados conhecer linguagens de programação, mas não para um analista de dados. Já para quem trabalha com Big Data, tudo isso é amplificado por um enorme volume de dados que precisam ser tratados. Mas vamos ver com mais detalhes as especificidades de cada área a seguir.

Data Analytics

A definição simples de data analytics é que esta é a ciência de examinar dados brutos para poder extrair conclusões e informações de valores a respeito daquele dado. Geralmente, envolve aplicar um algoritmo ou um processo de automação para extrair esses insights. A análise de dados sempre obtém suas conclusões a partir de conhecimentos que o pesquisador já possui, isso significa que seu foco é na inferência. Cientistas e pesquisadores, por exemplo, utilizam data analytics para verificar ou desacreditar modelos e hipóteses. Já empresas, utilizam para validar tomadas de decisões. O analista de dados podem utilizar ferramentas como SAS e R para extrair dados e procurar informações de valor, mas não é algo mandatório no dia a dia do profissional. Seu trabalho envolve responder questões de rotina, que geralmente são determinadas pela empresa. Para trabalhar com data analytics não é fundamental conhecer linguagens de programação como R e Python. No entanto, é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística. Para analistas de dados, a habilidade de conseguir transformar os dados em algo que possa ser facilmente visualizado ou de conseguir comunicar adequadamente as informações de valores extraídas faz toda a diferença no momento de apresentar resultados. Por isso, é importante que um analista não seja só focado na parte exata, mas também consiga exercer criatividade. Atualmente, algumas das muitas áreas que mais fazem uso dos conhecimentos e habilidades de um analista de dados são saúde, viagem, jogos e gerenciamento de energia. Coletar e interpretar dados consegue auxiliar desde a eficiência no atendimento de pacientes até a otimização de distribuição de energia elétrica para cidades.

Big Data

A principal característica que difere Big Data de Data Analytics e Data Science é o volume de dados, que aqui, como o próprio nome sugere, é grandioso. Sendo assim, você não consegue usar as mesmas ferramentas e modelos estatísticos que usaria em volumes menores de dados. Como é impossível processar todos esses dados usando a memória de um único computador, os dados brutos podem ser estruturados ou não estruturados. No dia a dia de uma empresa, a Big Data pode se tornar uma grande inundação se não for tratada adequadamente. Existem três "V" que definem Big Data: volume, velocidade e variedade. A quantidade de dados gigantesca chega em altíssima velocidade e com uma grande variedade de informações que precisam ser selecionadas. Para ser um profissional da área, existem algumas habilidades em comum que são necessárias para qualquer um que queira se envolver com dados. Mas o diferencial está na capacidade analítica para conseguir determinar quais dados desse grande volume são de fato relevantes para sua busca. Também é preciso ser criativo, assim como os analistas de dados, para conseguir encontrar novas formas de coletar, interpretar, analisar e organizar sua estratégia. Por fim, é preciso ter visão de negócios, estar por dentro dos objetivos que estão sendo traçados para a empresa e entender os processos que buscam crescimento e aumento de lucros. Isso porque big data é usado para auxiliar na definição de estratégias e tomadas de decisões, e atualmente tem sido fundamental para diminuir gastos e aumentar receitas. O mais comum para quem atua como analista na área de Big Data é trabalhar em grandes instituições financeiras, já que estas são as empresas que mais possuem e coletam dados ao nosso redor. Pode ser em bancos, empresas de seguro, cartão de crédito, entre outros. Outras áreas de atuação comuns são as áreas de telecomunicação e varejo. O desafio está na capacidade de conseguir analisar grandes quantidades de dados gerados todos os dias de fontes diferentes e conseguir extrair o que é mais relevante.

Data Science

O cientista de dados, assim como o analista de big data, também pode lidar com dados estruturados ou não estruturados. Mas o diferencial está em ir além de simplesmente responder perguntas, como fazem os dois profissionais acima. Quem trabalha com data science precisa saber fazer as perguntas certas e prever cenários futuros a partir da análise e extração de dados. Data science é a soma de matemática, programação, estatística, machine learning, solução de problemas e a habilidade de capturar, limpar, preparar e alinhar os dados. Os conhecimentos aplicados e necessários para um cientista de dados são mais específicos e técnicos, como a importância de conhecer linguagens como Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++, e plataformas como Hadoop e SQL. As áreas de atuação são inúmeras e os cargos se concentram principalmente em mecanismos de buscas, marketing digital e sistemas de recomendação, quando você recebe uma recomendação baseada em uma pesquisa prévia. É o cientista de dados quem define o algoritmo que entregará a resposta da sua pesquisa no Google em uma fração de segundos. Também é o data science que define o alcance de anúncios em sites e redes sociais, ou que auxilia na experiência do usuário na hora de encontrar um produto ou serviço específico em um oceano de ofertas. Esses são só alguns dos exemplos das muitas possíveis formas de aplicar data science no dia a dia de uma empresa ou de um negócio.

Qual é o melhor caminho para você?

Agora que você já sabe quais são as principais diferenças entre data analytics, big data e data science, suas habilidades específicas e áreas de atuação, é hora de responder qual delas melhor se adequa ao seu perfil. Isso vai depender da sua criatividade, capacidade de análise e solução de problemas, afinidade com estatística, matemática e programação. Também depende de onde você quer atuar, se você prefere construir uma carreira voltada para saúde ou para produtos digitais. O que importa é não perder tempo na sua decisão, pois este é um mercado em expansão e que cada dia precisa de mais profissionais que saibam como analisar e interpretar dados. Se você está pensando em fazer um curso nesta área, veja as soluções que a Digital House Brasil pode oferecer para você.

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#Marketing

Como criar um funil de vendas para ganhar leads e conquistar clientes

O funil de vendas, resumidamente, representa o percurso que um cliente leva até realizar uma compra. Ele é usado como parte da estratégia do marketing digital, aplicado em empresas de todos os tamanhos, por isso é fundamental entender como criar um funil de vendas.Para que seu funil de comunicação seja certeiro, é importante que cada uma de suas etapas seja bem estruturada e clara. E com entendimento e as ferramentas certas, não será difícil implementar essa solução.Neste artigo, vamos te ajudar a entender como funciona cada etapa do funil, assim você fará bom proveito da estratégia dentro da sua empresa. Como criar um funil de vendasNo marketing digital, é necessário uma estrutura bem planejada para uma captação de leads consistente, ou seja, que converta. No caso do funil de vendas, é importante seguir certa organização e disciplina, composta por um conjunto de etapas e gatilhos, tudo com o objetivo de oferecer suporte à jornada de compras. A lógica é simples: o topo, mais largo, no qual os clientes potenciais passam gradativamente pelas etapas, que estreitam até chegar no fundo, onde acontece a venda e a fidelização.É comum encontrarmos no mercado muitas subdivisões dessas etapas. Mas, estas são as principais etapas de um funil de vendas: ➜ Topo do funil: aprendizado e descoberta.➜ Meio do funil: reconhecimento do problema e consideração da solução.➜ Fundo do funil: decisão de compra.Independentemente do tipo de funil, respeitando essas três etapas principais, o ideal será mantido -  fazer sentido ao seu negócio, resultando em satisfação do cliente, desde o primeiro contato com a marca.Por exemplo, quando você utiliza um CRM (Customer Relationship Management ou Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente) completo e funcional, o funil será muito mais fluido e voltado ao cliente. Em cada abordagem, será entregue algum tipo de valor. Portanto, as chances de se chegar ao fundo dele com os resultados desejados será muito maior.Etapas funil de vendas: criando conteúdo e estratégiasMais do que um modelo teórico, o funil de vendas é um método facilitador pois, durante sua elaboração, os processos da jornada de compra vão ficando mais claros para toda a equipe, visualmente.Dessa forma, é mais simples o time acompanhar e melhorar os resultados, além de evitar erros, com acompanhamento e entendimento das etapas de perto.Mas para estruturar um funil eficiente assim, você precisa conhecer bem sobre o perfil do seu público-alvo, analisando padrões de consumo e compreendendo quem toma as decisões de compra. Estes dados são essenciais para montar o funil de vendas, assim como as peças do “quebra-cabeças” da jornada de compras.Seu mapa da jornada precisa responder perguntas como estas abaixo:➜ Como as pessoas encontram sua marca, hoje?➜ Quais são os problemas que as levaram até a empresa?➜ O que elas querem saber/informações que procuram?➜ Como tomam a decisão de compra?➜ Quais fatores influenciam nessa decisão?Neste momento, com as etapas do funil definidas e estas questões respondidas, chega a fase da aplicação. Para facilitar, vamos dividir nosso exemplo de funil nas etapas topo, meio e fundo, com características, ações e dicas para cada uma delas, respectivamente: Qual a primeira etapa do funil de vendas?TOPO (TOFU)Neste estágio, os esforços são direcionados para buscar clientes potenciais e que ainda não conhecem seu negócio, serviço ou marca. Por essa razão, o trabalho deve focar na apresentação do que é oferecido, que pode ser feita por:➜ Anúncios nas redes sociais ou sites que seu cliente-alvo pode visitar.➜ Patrocínio de eventos locais.➜ Campanhas de branding.➜ Conteúdo autoral e informativo em blog posts.A primeira etapa no funil é essencial, este é o momento da prospecção. É aqui que a empresa começa a atrair novos clientes, através da apresentação de respostas para perguntas comuns entre o seu público-alvo ou por conteúdos que chamam atenção para seus problemas.Dica: Nessa etapa o principal desafio é transformar o visitante em lead ou seguidor, invista em conteúdos que mostrem de forma simples como é possível solucionar as dúvidas do leitor e inclua formulários de cadastros para newsletters ou links para redes sociais.Ferramentas de automatização: Botões de compartilhamentos nas redes sociais e formulários de newsletter.Sugestão de CTAs: Siga nas redes sociais / Assine nossa newsletter.O que é meio do funil?MEIO (MOFU)Aqui, o objetivo precisa ser levar o potencial cliente a sua página de destino, ou landing page, para depois convencê-lo a preencher um formulário em troca de conteúdo ou oferta de qualidade. Esse é o momento da transformação: de usuário a lead.Os softwares de automação de marketing são fundamentais na nutrição deste lead captado.O marketing de conteúdo, as redes sociais, o e-mail marketing automatizado e o SMS marketing são boas ferramentas para se explorar aqui. Essa etapa do funil é caracterizada por:➜ Qualificação - depois de captar este lead, é hora de qualificar a conquista. Como? Com uma apresentação consistente, mostrando a este cliente potencial as soluções que sua empresa oferece. Assim, ele saberá que pode contar com sua marca para obter informações precisas e relevantes, ou seja, ganhar sua confiança.➜ Consideração da solução/oportunidades - nessa fase, dentro do meio de funil, seu lead já está analisando suas soluções e definindo se realmente são ideais para seu contexto. Por isso, a equipe precisa estar disponível e atenta para tirar dúvidas e oferecer informações mais técnicas.Ferramentas de automatização: RD Station Marketing, Mailchimp, GetResponse, Lead Lovers, entre outras.Sugestão de CTAs: Faça o download do e-book / Teste 15 diasConheça a última etapa do funilFUNDO (BOFU)É aqui que se realiza o objetivo lá de cima, o interesse do cliente potencial em firmar negócios com sua marca, efetivamente -  a conversão de vendas, que é uma forma de medir o sucesso do seu funil e consiste em:➜ Negociação -   na negociação, o cliente já sabe que sua empresa tem a solução que ele precisa. Mas, precisa entender melhor sobre ela, se vale o preço e se traz benefícios reais (custo x benefício). ➜ Fechamento - finalmente, objetivo alcançado. No fundo do funil, a decisão de compra está consumada e o cliente espera da empresa bom atendimento e suas expectativas atendidas neste processo.➜ Pós-venda - em vendas, mesmo chegando ao final, nunca é o fim. Lembre-se: é mais fácil fidelizar do que conquistar um novo cliente. E esta fidelização começa aqui, no pós-venda.Ferramentas de automatização: RD Station CRM, Salesforce, Hubspot, entre outras.Sugestão de CTAs: Fale com nossos especialistasA Digital House tem três cursos voltados para Marketing Digital, direcionados para níveis diferentes de conhecimento na área, que ajudarão você a implementar não só o funil de vendas, mas uma estratégia completa para não apenas obter metas, mas superá-las.+ Como são as aulas remotas na Digital House? Descubra nosso método de ensino desruptivo.

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#Dados

Data Storytelling: como transformar dados em uma narrativa envolvente

Storytelling, e todo o poder criativo que a prática propõe, somado ao universo dos Dados. Será que dá match? Com certeza, sim, por isso o storytelling com dados é tão importante.Você não precisa fazer um curso sobre como contar histórias para saber que não há nada mais chato do que receber um relatório quadrado, inflexível e pouco atrativo aos olhos de quem o interpreta, que provavelmente ficará ansioso para saber o caminho final, já nas primeiras linhas.E o desafio está justamente aí: tornar esse relatório cheio de números, mais sedutor. Mas, como exibir dados importantes e nada carismáticos, a ponto de deixar o leitor encantado com a apresentação? A resposta está diretamente relacionada ao bom uso de Storytelling na análise de dados. Preparamos este artigo, em parceria com a nossa professora de Dados, Nadja Pereira, para te contar mais sobre esta combinação.+ Cientista de dados: tudo sobre a profissão do futuroData Storytelling, ou melhor, storytelling com dadosObserve, estamos cercados por narrativas com início, meio e fim. Seja em uma aula, um filme, uma música, livros, séries e indústria cultural, essa é a maneira mais eficaz de se passar uma mensagem e ser rapidamente compreendido. Nadja sugere um exemplo prático de reflexão sobre storytelling com dados: “Imagine o título de uma manchete de jornal: “Avião cai no mar com 100 pessoas e todos sobrevivem”. Você certamente ficaria curioso para clicar e saber mais sobre ela, certo? E essa notícia fictícia certamente estaria contada desta forma: 1 -  Uma breve explicação do acidente e o status atual; 2 - O problema que gerou o acidente;3 - Como o problema foi resolvido?;4 - E o status atual do acidente?;5 - O que vai acontecer?”.Voltando ao mundo dos Dados, e inspirando-se no exemplo da notícia acima, o analista, quando prepara seu relatório, deve partir de uma construção lógica bem similar. Ou seja, contar uma história.Como contar histórias com dadosAcompanhe as dicas da nossa professora para estruturar seu report, com base em princípios do Storytelling:O que aconteceu?: mostre os big numbers no cenário atual;Os prós e contras dos números: aponte os problemas e também as vitórias que os dados contam;Contra dados não há argumentos: deixe claro como os problemas podem ser resolvidos com os dados;Perspectivas e previsibilidade no radar: recomende as ações a partir dos dados e especule o que pode acontecer;Outro ponto decisivo para que sua apresentação seja incrível é o treinamento prévio. Ensaiar é sempre fundamental. “Lembra do Steve Jobs? Certamente ele ensaiava antes de se apresentar para encantar a plateia e destrinchar informações relevantes. O seu momento de dizer “one more thing” ficou na história da Apple”, completa.Com um discurso bem alinhado, uma história será melhor contada e fixada pelas pessoas. Além disso, mostrará seu domínio sobre o conteúdo. “Por fim, pode parecer bizarro, mas este é um ótimo indicativo para saber se a sua apresentação está na ordem correta: mesmo que você já tenha finalizado a sequência da apresentação, alguns slides e informações ficam melhores contados antes ou depois de outros”, finaliza Nadja., convidando você para um olhar mais crítico e criativo sobre suas análises. Seja um especialista em dadosA criatividade é uma das bases da inovação e Dados são alicerce da nossa Era Digital. Aprender a lidar com os dois, por meio do storytelling, significa transformar informações em soluções, compreendidas por muito mais pessoas.Na Digital House este é o jeito de transformar a carreira e a vida das pessoas, por meio da inovação, incluindo a tecnológica. Conheça mais sobre o curso que a Nadja e muitos outros professores feras no assunto ministram diariamente.+ Guia básico para entender todas as etapas da análise de dadosData Analytics, Data Science e Inteligência Artificial fazem parte da grade de Dados. Veja qual tem seu perfil e invista em sua carreira com a Transformação Digital. 

Mentalidade Digital: como os negócios precisam se reinventar diante das mudanças do consumidor img
#Marketing

Mentalidade Digital: como os negócios precisam se reinventar diante das mudanças do consumidor

Não existe novo normal. Se procurarmos no dicionário o significado da palavra normal vamos encontrar:1. conforme a norma, a regra; regular;2. que é usual, comum; natural.Talvez a gente não viva nunca mais em um mundo comum.A globalização cresceu em níveis inimagináveis nos últimos anos. Vivemos em um mundo onde a distribuição de riqueza e tecnologia é extremamente desigual ao redor do planeta. As informações viajam instantaneamente causando conflitos e choques entre culturas e costumes. E como se já não bastasse tudo isso, recentemente vimos um vírus viajar o mundo inteiro também.A Teoria do Caos é mais real do que nunca. Quando uma borboleta bate as asas na China tempos depois acontece um furacão no Brasil. Tudo está interligado, tudo muda muito rápido. Não dá mais tempo de nos acostumarmos com nada.Essa é a nova realidade, não um novo normal.Digital não é tecnologiaQuando falamos de tecnologia começamos logo a procurar hardware e software. Você aponta para o computador, o celular, a TV. Descreve os softwares que estão ali. Mas na verdade, o digital é algo muito mais amplo que isso.Eu costumo dizer que a base do digital são as coisas que se tornaram imateriais. O limite físico deixa de existir quando algo é digitalizado.Uma foto digitalizada deixa de ser papel, um filme digitalizado deixa de ser uma fita, uma música deixa de ser um disco. Tudo vira dados.Os dados trafegam por softwares (sistemas de computador) através de hardwares (dispositivos eletrônicos), e o digital é a combinação de tudo isso, é o que permite essa desmaterialização.É fazer uma reunião sem se deslocar para uma sala de reunião, é orientar uma pessoa a distância, por áudio ou vídeo, é pedir algo no seu celular para entregar na porta da sua casa ou para assistir imediatamente na TV.Você elimina ou reduz a necessidade de matéria física. Você desmaterializa o máximo possível.Nunca vamos nos tornar 100% digitais, apesar da ficção científica às vezes explorar isso. Eu prefiro acreditar que se chegarmos a esse ponto seremos outra espécime. O Homo sapiens precisa de contato físico. Porém queremos contato físico com quem amamos, não para resolver atividades corriqueiras como ir ao supermercado ou a farmácia.Os negócios agora são Digital FirstAntes, quando você abria uma restaurante, pensava primeiro nas receitas, na equipe de funcionários, na cozinha, no ponto comercial e quando tudo estava pronto decidia se ir operar também com delivery.Muitos restaurantes agora estão abrindo sem ponto físico. Obviamente a cozinha precisa estar em algum lugar, mas não tem salão. Só trabalha com delivery. A prática tem até um nome: dark kitchen ou restaurante fantasma.E isso não acontece apenas com restaurantes. Professores, personal trainers, psicólogos e mais um monte de serviços que atendem as pessoas por videoconferência e agora tem clientes espalhados por diversas cidades, estados e até países, não vão voltar a operar 100% presencial.Uma pesquisa da Fortune com os CEOs das 500 maiores empresas dos Estados Unidos revelou 26,2% vão trabalhar de casa indefinidamente. E 52,4% não pretendem mais fazer reuniões de negócios que podem ser substituídas por videochamada.Porque gastar uma fortuna em um espaço físico se não for necessário?Além disso o consumidor está se acostumando com a ideia de que não precisa ir até a loja, só no Brasil o e-commerce já ganhou mais de 135 mil lojas digitais.Cultura Digital requer uma mudança de mentalidadeSe desapegar das estruturas físicas, trabalhar a distância, gerenciar times remotos, não sofrer com trabalho em excesso ou baixa produtividade, tudo isso requer um tremendo esforço de toda a empresa.Felizmente existem metodologias e ferramentas para gerenciar essas mudanças e compartilhar as melhores práticas. Metodologias ágeis, UX, Design Thinking, Lean Startup estão entre alguns dos conhecimentos necessário para mudar a mentalidade e aproveitar os benefícios que o digital traz.Mudar o seu negócio, da mesma maneira que era antes, para um site de e-commerce ou atendimento remoto, e continuar gerenciando como se fosse uma loja física, consultório ou sala de aula, não vai funcionar nesse novo mundo competitivo que estamos vivendo.Chegou a hora de parar de sobreviver, ou simplesmente tentar, é o momento de começar a se reinventar e fazer a diferença nesse novo mundo.(*) Edney “InterNey” Souza é Diretor Acadêmico na Digital House Brasil, Organizador da Social Media Week São Paulo, Editor e Tradutor do WordPress.com para o Brasil, Colunista do ProXXima, Diretor da ABP (Associação Brasileira de Propaganda) e Conselheiro da ABRADi (Associação Brasileira de Agentes Digitais).