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Data Science, Big Data e Data Analytics são termos muito frequentes e cada vez mais presentes nas organizações.
O uso de dados está em constante ascensão. Organizações dependem da forma como obtêm e analisam os dados para extrair informações precisas para sua área de negócio.
Embora possa não ser nenhuma novidade no ambiente corporativo, há muita confusão sobre o que cada termo representa e como se conectam.
Como cada um desempenha um papel importante na era da informação, onde coleta e análise de dados são cruciais, compreenda as diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics.
O que é Data Science?
Bastante difundido no mercado, Data Science, também conhecido como Ciência de Dados, refere-se a todo processo de coleta de dados, transformação e estudo das informações.
Essas informações são extraídas através de um conjunto de dados obtidos de maneira criativa por um profissional dedicado a:
- Entender o negócio da sua empresa; e
- Identificar padrões nos dados coletados que sejam benéficos para tomadas de decisão da companhia.
Os profissionais de Data Science usam técnicas estatísticas, matemáticas, programação e conhecimento de domínio para analisar dados complexos.
Essa disciplina é bastante ampla e abrange diversos aspectos da análise de dados. Porém, Data Science não se faz sem Big Data.
O que é Big Data?
Big Data, algo que vem crescendo de forma constante desde 2012, são os “Grande Dados”. Ou seja, um conjunto de técnicas capazes de analisar grandes quantidades de dados para geração de resultados que, em volumes menores, dificilmente seria possível.
Para um melhor entendimento de Big Data, podemos definir os 3 pilares que o compõe:
- Volume: é uma quantidade massiva de dados, não apenas TeraBytes, mas PetaBytes e Exabytes, que são milhões de Gigabytes. Mais recentemente, até mesmo Exabytes estão sendo utilizados.
- Velocidade: o processamento ocorre de forma acelerada. Afinal, dependendo do negócio da companhia, 1 minuto pode ser muito tempo. Essencialmente, quando se considera a detecção de fraudes ou análise de dados médicos, ou seja, informações sensíveis ao tempo.
- Variedade: engloba todo o tipo de dado, seja ele vindo de textos, sensores, navegação na Web, redes sociais, lojas online, o seu próprio smartphone e muitas outras fontes de dados.
De maneira geral, o Big Data está relacionado aos dados grandes e complexos. E, que superam a capacidade de processamento das ferramentas tradicionais. Esse recurso envolve armazenamento, processamento e análise em escala massiva.
E Data Analytics?
Para finalizar os conceitos aqui definidos, temos o Data Analytics. Ele refere-se à utilização e análise sistemática dos dados para a tomada de decisão eficiente.
Ou seja, consiste no processo de inspecionar, limpar, transformar e modelar dados para descobrir informações úteis e tendências, e apoiar a tomada de decisão.
Diferentemente da Data Science, que visa construir modelos preditivos e resolver problemas complexos, a Análise de Dados interpreta os dados para entender o passado e como isso afeta o negócio. É muito aplicada em áreas como Marketing, Varejo, Finanças e assim por diante.
Toda essa análise é feita a partir de métodos como:
- Modelagem Estatística;
- Previsão;
- Text Mining;
- Delineamento de Experimentos entre outros.
Essas análises envolvem a criação de relatórios, painéis de controle e visualização de dados. Todas essas medidas fazem com que as informações sejam acessíveis e compreensíveis às partes relacionadas.
Exemplos de uso dos componentes
Quando se trata de dados, há uma série de usabilidades e funcionalidades que exigem a sua extração e análise. Alguns exemplos compreendem:
- Propaganda digital: desde os banners exibidos em websites até as telas digitais dos aeroportos, todo o seu conteúdo é decidido através de algoritmos de Data Science. É dessa forma que os anúncios digitais têm obtido os dados necessários para direcionar os anúncios para determinados usuários, através do seu comportamento. Assim, o anúncio que aparece para você em um site pode ser diferente daquele que aparece para outro usuário no mesmo site.
- Sistemas de recomendação: no site da Amazon temos um exemplo claro de uso de Big Data, Data Analytics e Data Science. Através da coleta dos dados e dos algoritmos, a experiência do usuário ajuda-o a encontrar apenas produtos relevantes à sua busca.
Além da Amazon, empresas como Netflix, Twitter, LinkedIn e muitas outras, têm usado algoritmos de Data Science para melhorar a experiência do usuário com informações mais precisas e relevantes.
Data Science, Big Data e Data Analytics dentro das empresas
Dentro das empresas esses recursos agem de acordo com as necessidades, os recursos disponíveis e os objetivos comerciais.
O Data Science é relevante para prever demandas de produtos com base em dados históricos e variáveis relevantes. Também identificar ineficiências nos processos que podem ser otimizadas. E, na segmentação de clientes com base em comportamentos, preferências, características, entre outros.
Em se tratando do Big Data, empresas que lidam com grande volume de dados precisam dessa infraestrutura para armazenar, processar e analisar dados de forma eficiente. Outra questão é que a velocidade das operações permite análise e acesso de dados em tempo real.
Já a Análise de Dados é capaz de criar relatórios personalizados e painéis de controle para uma visão clara do desempenho da companhia. Identifica áreas de melhoria e contribui com estudos de métricas como taxa de conversão, retenção de cliente e receita.
Na grande maioria das vezes tanto Data Science como Big Data e Data Analytics agem de forma indireta. Ou seja, estão enrustidas em softwares e plataformas.
O Fusion Platform, possui o módulo Analytics que usa esses três recursos para captar e extrair informações de dados. Quando os dados são processados se tornam informações coerentes que são organizadas em relatórios estratégicos para a gestão.
Outro ponto é a atualização das informações em tempo real, que podem ser acessadas apenas por usuários autorizados. Isso acontece tanto na automatização, como com toda a gestão de documentos e indicadores.
Quando se trata de dados, é essencial que a tratativa seja segura. Esse é um quesito imprescindível no Fusion, que mantém os dados em total segurança. Todos os acessos e modificações ficam registrados no sistema garantindo rastreamento e auditoria.
Experimente o Fusion e use os recursos da Data Science, Big Data e Data Analytics para potencializar as estratégias da sua companhia.
