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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
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13 de junho de 2019
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-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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Concordamos que os dados são fundamentais para uma melhor tomada de decisão de negócio e isso não deve ser mais surpresa pra ninguém, correto? Com informações importantes à disposição, as empresas podem adiantar-se a possíveis cenários e se conectar com o mercado de uma forma mais inteligente. Por este motivo, são contratados perfis profissionais com conhecimentos em Big Data, que conheçam todo o processo do ciclo de vida dos dados: desde a sua coleta até a sua visualização.  Nesse sentido, os especialistas mais requisitados dentro deste campo são:Analista de dadosÉ a pessoa capaz de processar e realizar uma análise estatística de dados entre as diversas fontes de informação relacionadas com o negócio, algo conhecido como business intelligence.Desta maneira, pode basear-se nos dados para tirar conclusões e resolver os problemas que surgirem em uma organização. Para isso, sabe utilizar diferentes ferramentas de data analytics como Power BI, Google Data Studio e Tableu, entre outras. Tem interesse em se aprofundar no assunto? Confira nosso curso de Data Analytics.Data ScientistPara ser cientista de dados é necessário dominar Python, que é uma linguagem de programação que vem crescendo cada vez mais. Basicamente, os Data Scientists possuem conhecimentos em matemática e estatística que lhes permitem explorar e examinar de forma mais profunda os dados que provêm de fontes  variadas e desconectadas e desenvolver métodos analíticos inovadores com algoritmos matemáticos complexos.Além disso, transformam  as conclusões obtidas em informação útil e estruturada que ajuda os diretivos da organização a tomar decisões acertadas. Confira os 5 primeiros passos para quem quer se tornar um cientista de dados.Diretor ou diretora de dados (Chief Data Officer) Apesar de não ser um cargo muito comum nas empresas, o Chief Data Office é o executivo que atua como o maior responsável pelos dados, cuidando inclusive da sua segurança. Entre suas funções está definir as políticas de privacidade, a gestão e o armazenamento dos dados.Também decide quais dados se utilizam, de que maneira e com que objetivo, valida as tecnologias, garante que sejam conhecidas as transformações que sofrem e que usuários ou usuárias os utilizam. Finalmente, ele é consciente da aplicação de negócio que tem que fazer uso desses dados.

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Empreendedores: 5 razões para aprender Python

Escolher a linguagem de programação adequada ao iniciar um empreendimento não é uma decisão fácil de tomar considerando a variedade de opções disponíveis. Nesta ampla gama, Python pode ser considerada uma linguagem chave nas atividades relacionadas com o Data Science, porque oferece muitíssimas vantagens como:Popularidade: Por um lado, existe há muitos anos, o que quer dizer que não estamos falando de uma linguagem que está de moda. Mesmo assim, continua somando tantos adeptos em todo o mundo que muitos a estão chamando de “a melhor opção para os negócios”.É fácil: Uma das principais particularidades é que é intuitiva e simples em comparação com outras linguagens de programação.  É genial para construir Mínimo Produto Viável (MVPs): O desenvolvimento rápido é um dos princípios básicos de Python. Este assunto é crucial quando se quer criar protótipos rápidos porém funcionais para atrair investidores ou provar ideias.É de código aberto: Surgido nos anos 80, estamos diante de uma das propostas mais versáteis e que, ao ser de código aberto, se repõe constantemente com novas bibliotecas e soluções.Não necessita de uma grande equipe de trabalho: Em comparação com outras linguagens que requerem escrever muitíssimas linhas de código, com Python este assunto se simplifica, com o qual é possível avançar com poucos profissionais, algo fundamental quando estamos falando de uma start up.

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Jornada do consumidor: conceito e importância

Gerar valor para o cliente é a chave para qualquer negócio. No entanto, nem sempre é fácil encontrar o melhor caminho de garantir isso. Por esse motivo que é tão importante conhecer como o consumidor se sente a respeito da sua marca e do seu produto, analisando o ciclo de compra desde a perspectiva dele.Muitas empresas fazem diversos estudos para entender o comportamento do consumidor antes de efetuar uma compra, mas nem sempre elas levam em consideração como esse consumidor se sente, que expectativas ele tem e o que espera da marca desde o primeiro contato com ela.Vamos falar de jornada do consumidor e encontrar as respostas para melhorar a experiência do seu cliente? O que é a jornada do consumidorJá se sabe que, antes de iniciar qualquer processo de compra, o consumidor costuma pesquisar muito. Seja buscando pelos melhores sites, perguntando nas suas redes sociais ou conversando informalmente com amigos e familiares, existe todo um caminho anterior até que se tome a decisão.Também conhecida como jornada de compra, a jornada do consumidor é justamente essa soma de todas as experiências vividas pelos consumidores quando eles interagem com sua marca, produto ou serviço. É um documento que permite monitorar o comportamento, as necessidades e os problemas do seu público durante o processo de compra.Basicamente, quando você tem visibilidade da jornada do cliente, você constrói uma história sobre o usuário, investigando e entendendo como ele se comporta em cada etapa: antes, durante e depois da compra. Isso também ajuda a trazer ideias para melhorar a jornada e a experiência, fazendo com que ele volte sempre e seja fiel à sua marca!Por que a jornada do consumidor é tão importante?Como já explicado anteriormente, definir e mapear essa trajetória do cliente ajuda a compreender melhor todo o processo de compra e as necessidades da buyer persona, ou seja, o público a qual a empresa direciona suas mensagens. Isso também faz com que a empresa conheça melhor o perfil de quem tem interesse nos produtos e serviços oferecidos: quais são suas motivações, desejos, problemas, frustrações, etc. Informações valiosas para que a marca se aproxime ainda mais do seu consumidor, trazendo as soluções certas no momento certo, exatamente do jeito que ele realmente precisa. E esse conhecimento também trará um impacto positivo na estratégia de marketing digital da empresa, pois entendendo o caminho e as necessidades do público, é possível planejar, de maneira muito mais eficiente, quais os canais que mais fazem sentido para a marca trabalhar, e quais os tipos e formatos de conteúdos que devem ser criados.Etapas da jornada do consumidorUm ponto importante a ser lembrado é que o processo não é exatamente linear, pois falamos de experiências com pessoas, logo, existe complexidade. Cada pessoa tem uma vivência diferente e algumas mudanças de comportamento impactam diretamente, por isso, a jornada nem sempre é previsível. Entretanto, pode-se dizer que a jornada do consumidor digital contempla 5 etapas:DescobertaÉ o momento de atração, quando a pessoa entende que precisa de algo e começa a fazer sua busca. Ou seja, imagine que ela está na sua rede social favorita, ou pesquisando no Google e, ao ler os conteúdos, decide começar a fazer academia. Para treinar, ela percebe que talvez precise de um tênis novo.Mas atenção, ainda não é a hora de mostrar o diferencial da sua marca, mas sim, de apresentar as vantagens da aquisição e o quanto isso vai sanar a necessidade do possível consumidor!Uma boa ideia, para esse momento, é ter um blog com conteúdo mais aprofundado sobre os territórios que fazem parte do universo da marca, e que esteja otimizado para SEO, pois o consumidor estará em busca de leituras sobre o tema e tentando entender se realmente há a necessidade de comprar o produto.ConsideraçãoNesta fase, o consumidor já entendeu que precisa do produto ou serviço e, então, precisa tomar a decisão de onde adquirir. Ou seja, esse é o momento onde a pesquisa é para encontrar a melhor empresa, os preços oferecidos, a qualidade do serviço. Sabe aquele momento em que você entra em sites que mostram as reclamações e a reputação de empresas, ou naqueles de pesquisa de preços? Isso representa que você se encontra na etapa de Consideração da jornada do consumidor.É a hora de mostrar as vantagens e os diferenciais da sua empresa, para encantar e garantir a conversão do cliente.CompraEsta é a etapa da ação. Se continuarmos com o exemplo da pessoa interessada no tênis, imagine que é o momento em que ela decide a cor, o tamanho, os meios de pagamentos. Ou seja, uma fase bastante delicada e que precisa do máximo de cuidado por parte da marca. Um cuidado com o estoque é essencial, garantindo que o usuário encontre o produto exatamente como ele deseja. Atente-se também para que seu site ou aplicativo esteja impecável, que não dê problemas ao finalizar a compra.RetençãoQuem disse que a jornada acaba quando o consumidor passou o cartão? Nada disso! A retenção deve ser tão importante quanto a compra, pois é o momento de conclusão. Inclui-se aqui fatores como o transporte do produto e o prazo de entrega, assim como o oferecimento de cupons de desconto especial para uma nova compra, por exemplo.FidelizaçãoSe depois de todo o processo, o cliente estiver satisfeito, ponto para a empresa! A fidelização é um momento de reflexão, quando o consumidor está feliz e com a certeza de que vai comprar novamente, assim como indicar a loja para os amigos e familiares, fazer boas avaliações no site e em redes sociais, etc.A empresa precisa mostrar ao cliente que ele é importante, por isso, um tratamento personalizado é essencial. Nunca deixe o pós-venda de lado, pois é uma estratégia valiosa para fidelizar e manter seu público apaixonado!Criando a jornada do seu consumidor para buscar melhores resultadosExistem diversos templates na internet para te ajudar a criar a jornada do consumidor. Você também pode optar por cursos especializados na área de Marketing Digital, que darão todo o suporte necessário para montar sua estratégia de ponta a ponta. Mas não se esqueça de se colocar no lugar do seu cliente em primeiro lugar! Lembre sempre que ele é o motivo da existência da sua marca e é quem interage com seu site e suas redes, busca as informações e que precisa estar sempre satisfeito com a experiência oferecida.Divida as fases do seu serviço e analise como o cliente deve se sentir em cada uma delas. Verifique os pontos positivos e negativos do seu processo, aponte onde estão suas fortalezas e fraquezas para buscar as devidas melhorias.E, claro, o feedback sempre será um elemento fundamental para que a jornada fique cada vez mais certeira. Por isso, interaja com o cliente, pergunte a ele e encontre as respostas diretamente na fonte, para melhorar ainda mais o relacionamento e garantir o sucesso do seu negócio!