Big data e data science: entenda a diferença agora mesmo!

Em meio à Era da Informação, empresários e gestores começam a despertar para a importância estratégica de capturar, processar e analisar dados gerados dentro e fora da organização. Ferramentas como big data e data science podem ajudar as entidades a tomar decisões mais embasadas.

No entanto, você saberia dizer qual é a diferença entre ambas? No artigo de hoje vamos traçar as principais diferenças entre ciência dos dados e big data. Fazendo uma abordagem sob o ponto de vista prático, veremos também como você pode se beneficiar com cada uma delas e quais são as qualificações necessárias para o profissional dessas áreas. Confira!

A importância de criar uma estratégia de dados eficiente

O antigo ditado popular nos lembra que o bom vendedor é aquele que está no lugar certo na hora certa. No mundo da informação e da internet, no entanto, é possível que estejamos em todos os lugares o tempo todo, e isso mudou sensivelmente o comportamento do consumidor — não apenas no Brasil, mas no mundo todo.

Entender esse novo padrão de consumo mais volátil é fundamental para oferecer produtos e serviços que sejam atrativos para o público, o que por sua vez é crucial para a competitividade da empresa no mercado.

Com isso, analisaremos na sequência duas importantes ferramentas que fornecem informações de qualidade sobre o negócio, de modo a facilitar a tomada de decisões. Estamos falando, é claro, de big data e data science.

Big data

O investimento na tecnologia big data abre uma janela dentro do escritório da empresa, por meio da qual podemos ver um mundo sem limitações geográficas e temporais. Hoje, o tráfego anual de dados na internet está em torno de 1,2 zettabytes, e a tendência é que esse valor chegue a 3,3 zettabytes em 2021 — um zettabyte corresponde a aproximadamente 250 bilhões de DVDs em termos de armazenamento de dados.

É um volume tão grande de informação que nenhum computador comum é capaz de armazenar ou processar esses dados. Precisamos de supercomputadores apenas para ter acesso a eles.

Data science

Há, porém, um pequeno problema quando abrimos a tal janela que nos dá acesso à internet e ao mundo: a vista é bastante confusa e embaralhada. Por mais que a ferramenta de big data se esforce em entregar os dados de uma forma organizada, ainda assim precisamos da sensibilidade de um ser humano para ligar todos os pontos.

E é justamente isso que faz um especialista em data science. O cientista de dados é um profissional multidisciplinar que atua em diversas frentes: programação, matemática, estatística, entre outras. Além disso, ele também deve entender sobre a gestão do negócio.

Ao contrário do que muitos pensam, uma empresa não gera mais valor quando aumenta a quantidade de dados a que tem acesso. Isso acontece porque os dados são encontrados na internet em sua forma mais bruta.

É parecido com o que ocorre no processo de fabricação de uma faca, por exemplo. Primeiro temos que encontrar o ferro, mas isso não é tudo. Também precisamos separá-lo de outros minerais, adicionar carbono para criar o aço e, em seguida, moldar o material no formato desejado.

Da mesma maneira, os dados precisam passar por um processo até que a forma bruta em que eles se encontram possa se transformar em um objeto útil para a organização.

Por fim, não poderíamos encerrar nosso artigo sobre as diferenças entre big data e data science sem falar um pouco do analista de Business Intelligence.  Ao contrário do cientista de dados, o analista de BI trabalha com dados estruturados e de alta qualidade na fonte, fazendo uma análise retrospectiva do que aconteceu, sem focar sua atenção no que ainda pode acontecer.

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