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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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