Não é segredo que o volume de dados disponível no ambiente digital está crescendo a um ritmo bastante acelerado. Na realidade, as pesquisas já indicam a existência de 2.7 zetabytes de dados no mundo digital, número que deve chegar a 180 zetabytes até 2025.

Como decorrência disso, organizações do mundo inteiro têm aproveitado esse imenso volume de dados para gerar insights, otimizando processos, facilitando a tomada de decisões e promovendo direcionamentos mais estratégicos para os negócios.

É nesse contexto que surgem data science, big data e data analytics, conceitos essenciais para quem pretende se manter competitivo no mercado nos próximos anos. Mas você sabe o que cada um deles significa?

A seguir, vamos desmistificar esses temas, para sanar de vez as suas dúvidas sobre big data, data science e data analytics. Vamos lá?

O que é big data?

O termo big data pode até ser novo, mas a prática de armazenar grandes quantidades de dados para análise posterior é antiga no campo da TI.

Foi no início dos anos 2000 que o analista Doug Laney propôs o conceito de big data tomando como base os três Vs. Eles são:

  • Volume: as organizações podem coletar dados a partir de diversas fontes, como redes sociais, bancos de dados públicos (plataformas governamentais, por exemplo) e streaming. Na prática, isso representa um volume enorme de informações! Ou seja, quando falamos de big data, estamos necessariamente nos referindo a grandes volumes de dados.
  • Velocidade: há quem diga que, em se tratando de big data, a velocidade de processamento dos dados é mais importante do que o volume. Isso porque, com a popularização dos dispositivos móveis e a facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados disponíveis cresce a cada segundo. Além disso, acessar informações em tempo real (ou perto disso) permite que as organizações agilizem a tomada de decisões e saiam na frente da concorrência.
  • Variedade: como você já sabe, os dados podem ser coletados a partir de diversas fontes. Mas isso quer dizer que uma estratégia de big data deve ser capaz de analisar e extrair insights de uma grande variedade de dados, sejam eles mensagens em textos, fotos postadas no Facebook, sinais de GPS ou atualizações de redes sociais.

Ou seja, big data é definido como um conjunto de recursos, ferramentas e práticas voltado para o armazenamento e processamento de grandes volumes de dados, de uma forma mais eficiente, ágil e inovadora.

Mas mantenha em mente que o valor do big data não reside no armazenamento de dados, e sim no que é feito a partir deles.

E data analytics?

Basicamente, data analytics consiste na análise inteligente do grande volume de dados armazenado pelas empresas, coletado através de ferramentas de big data e de business intelligence (BI), por exemplo.

O principal objetivo dessa análise é encontrar padrões e gerar insights que possam ajudar as organizações em uma série de tarefas, como:

  • reduzir custos;
  • otimizar o tempo de produção;
  • identificar novas oportunidades de negócio;
  • entender tendências de mercado;
  • entender o comportamento dos consumidores;
  • desenvolver novos produtos;
  • realizar ofertas personalizadas;
  • otimizar a tomada de decisões.

Quer um exemplo prático? Combinando big data com as ferramentas de análise, é possível entender a causa de determinadas falhas no processo de produção quase em tempo real, ou até identificar comportamentos fraudulentos antes mesmo que eles impactem os processos da sua organização.

Mas para que data analytics seja eficiente e ágil, é preciso que as empresas definam detalhadamente e de antemão quais são seus objetivos e o que elas pretendem descobrir com a análise de dados.

Afinal, o que é data science?

Data science é um termo guarda-chuva que abrange os processos e técnicas relacionadas com limpeza, preparação e análise de dados.

É simplesmente uma ciência de dados, que combina estatísticas, matemática, programação e resolução de problemas para extrair insights e informações e encontrar padrões nos dados coletados.

Seguindo esse raciocínio, os profissionais capacitados para atuar neste campo são os cientistas de dados. Algumas habilidades exigidas de um cientista de dados são:

  • Programação em Python: esta é a linguagem de programação mais utilizada na data science, junto com Java, Perl e C/CC++.
  • Análise de dados não-estruturados: dados não-estruturados são aqueles que exigem pré-processamento para que informações possam ser extraídas. É o caso de vídeos, textos, áudios ou publicações em redes sociais, por exemplo. A partir de sua análise, é possível gerar diversos insights sobre perfis e comportamentos do consumidor, entre outras opções.
  • Conhecimentos em Hadoop e SQL: ambas as tecnologias estão relacionadas com o trabalho de um cientista de dados. Por isso, conhecimentos sobre bancos de dados relacionais e NoSQL são essenciais para um profissional da área.

Como os três podem trabalhar juntos?

A combinação de big data, data analytics e data science pode gerar benefícios consideráveis para empresas de todos os portes e em praticamente todas as indústrias. Mas o ideal é que, em vez de utilizar esses recursos em apenas um aspecto do negócio, eles sejam integrados totalmente à estratégia da empresa.

Conheça alguns benefícios de adotar big data, data analytics e data science nos seus negócios:

  • Fidelização de clientes: por meio da análise do comportamento do cliente, é possível identificar problemas no atendimento, falhas no produto/serviço fornecido ou outros fatores que geram insatisfação.
  • Decisões eficientes: a análise e organização dos dados permite que as decisões sejam tomadas com base em modelos bem fundamentados.
  • Inteligência operacional: com uma implementação bem-sucedida, é possível otimizar as operações da sua empresa, identificando ameaças ou problemas de performance em tempo hábil;
  • Campanhas personalizadas: se você conhece melhor os leads e clientes da sua empresa, fica mais fácil desenvolver campanhas eficientes e personalizadas, assim elevando as taxas de conversão.
  • Desenvolvimento de novos produtos/serviços: tanto empresas online quanto offline podem se beneficiar da análise de big data para o desenvolvimento de novos produtos e serviços. A ideia é que, ao entender as necessidades e comportamentos dos seus consumidores, sua empresa descubra como suprir essa demanda.

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