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

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

Qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data? Essa é a dúvida mais comum na hora de escolher um curso na área de dados, visto que existe um leque de profissões e cada uma possui suas habilidades.

E por mais que a frase "dados são o novo petróleo" faça sucesso, poucos enxergam com clareza o grande volume de dados disponíveis atualmente e que está mudando o mundo, a indústria e a forma como consumidores e empresas se relacionam.

De acordo com uma previsão da International Data Corporation (IDC), estima-se que mais de 103 zettabytes (ZB) de novos dados deverão ser criados até 2023.

Para ter uma dimensão, você sabe o que é um zettabyte e quanto 1 ZB representa? Um zettabyte é uma unidade de informação ou memória que corresponde a 1.000.000.000.000.000.000.000 (1021).

O mercado de Data Science, Data Analytics e Big Data

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 a nossa disposição. E isso não é uma tarefa simples.

Data Science, Data Analytics e Big Data 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 a melhor para você, é preciso conhecer a diferença entre as áreas de dados.

Habilidades fundamentais para um profissional de dados

Para trabalhar em uma das três áreas é preciso ter habilidade com matemática, principalmente estatística. Apesar de lidar com o mesmo objeto, cada setor enxerga e trata os dados de uma maneira específica.

No entanto, há um senso comum de que as três examinam um conjunto de dados brutos para extrair informações de valor.

Mas esse conhecimento será aplicado de diferentes formas, enquanto para um analista de dados é indispensável a 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 cientista de dados lida com análises e métodos mais complexos. Por isso, é imprescindível que ele conheça linguagens de programação. 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.

Qual a diferença entre entre Data Science e Data Analytics?

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 outros dois profissionais.

Quem trabalha com Data Science precisa saber fazer as perguntas certas e prever cenários futuros, a partir da análise e extração de dados.

Afinal, o que significa 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++, além de 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 e o alcance de anúncios em sites e redes sociais.

Ele ainda 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.

Data Analytics

A definição simples de Data Analytics pode ser respondida como 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 possui, o que significa que seu foco é na inferência.

Cientistas e pesquisadores, por exemplo, utilizam data analytics para verificar ou desacreditar modelos e hipóteses. Já empresas a utilizam para validar tomadas de decisões.

O analista de dados pode 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, geralmente, 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 comunicar adequadamente as informações importantes faz toda a diferença no momento de apresentar resultados. Por isso, é fundamental que um analista não seja só focado na parte exata, mas também consiga exercer criatividade.

Qual a diferença entre Big data e Data science?

Big Data

A principal diferença entre Big Data de Data Science é o volume de dados. Como o próprio nome sugere, é volumoso. Sendo assim, você não consegue utilizar 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, o Big Data pode se tornar uma grande inundação se não for tratada adequadamente. Existem três "vs" que o definem: volume, velocidade e variedade.

A quantidade de dados gigantesca chega em altíssima velocidade e com uma grande variedade de informações que precisam ser selecionadas.

Por isso, para ser um profissional da área, existem algumas habilidades comuns necessárias para qualquer um que queira se envolver com dados, sendo o diferencial, capacidade analítica para conseguir determinar quais dados desse grande volume são realmente relevantes.

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, pois elas são as que mais possuem e coletam dados. Pode ser em bancos, empresas de seguro, cartão de crédito, entre outros. Outras áreas comuns que atuam com Big Data são as de Telecomunicações e Varejo.

Qual é o melhor caminho para você?

Agora que você já sabe qual a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data, além de suas habilidades específicas e áreas de atuação, é hora de responder qual profissão você quer seguir na área de dados.

É claro que não tem uma resposta correta, mas entender sua criatividade, capacidade de análise e solução de problemas, afinidade com estatística, matemática e programação, vai ajudar.

Resumindo, a grosso modo, se você quer aprender a coletar, limpar e analisar dados e transformá-los em um relatório, o curso de Data Analytics supri suas necessidades e desejos.

Porém, se está afim de entender sobre inteligência artificial, algoritmos, redes neurais e outros temas mais aprofundados e tecnológicos sobre dados, o curso de Data Science é o certo para você.

Vamos nessa fazer a sua carreira acontecer? O mercado de dados está fervendo :)

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