Dados são a matéria-prima essencial para que os gestores tomem decisões estratégicas com mais segurança e otimizem processos. Para tirar um melhor proveito das informações digitais, antes você precisa compreender qual a diferença entre Big Data e Data Science, porque os dois conceitos são as bases da transformação digital.

O ambiente digitalizado cresce rápido. As principais pesquisas estimam que até 2025 existirão 180 zettabytes no volume de dados, globalmente.

Tendo em vista essa imensidão, diversas organizações do mundo se preparam para tratar melhor as informações e extrair insights com finalidade de melhorar nos negócios.

Entenda qual a diferença entre Big Data e Data Science

Pela constante busca por tecnologias para interpretar os dados, conceitos como “Data Science” e “Big Data” estão mais populares no meio corporativo, cuja diferença é revelada a seguir:

O que é Big Data?

Isso não é algo novo. Há tempos, as palavras Big Data (mega dados ou grandes dados, em português) servem como um sinônimo para volumosos armazenamentos de dados digitais, para uma análise posterior.

Em uma concepção atual, podemos dizer que são práticas, ferramentas e recursos tecnológicos para armazenar ou processar muitos dados, com efetividade.

Não mensure o valor de Big Data pela quantidade de dados digitais, mas sim com base no que será realizado a partir do uso desses dados.

Quanto ao processamento, o Big Data começa com os dados não estruturados, ainda em estado bruto. São armazenados em computadores, servidores próprios e na nuvem.

Os 3 tipos de V do Big Data

Doug Laney é um famoso analista de dados. Em 2020, ele propôs a ideia dos 3 V’s para fundamentar o significado de Big Data:

Volumes

Tudo o que é digital pode ser medido como dados. Isso inclui planilhas, streaming, plataformas, redes sociais, entre outros exemplos. Inexistem limites de espaço para constantes armazenamentos.

Velocidades

Há rapidez crescente nos processamentos de dados. Via dispositivos móveis muitas informações são trocadas, por segundo. Com dados em tempo real, gestores agilizam as deliberações antes dos concorrentes.

Variedades

Sinais de gps, comportamento de compras, imagens no Instagram, sms, enfim, há muitos tipos de dados para coletar em uma eficiente estratégia de Big Data.

Considere como Big Data a imensa quantidade de dados, gerados e compartilhados com ampla variedade, nas velocidades instantâneas. Ao utilizar essas informações digitais de um modo organizado, os gestores agregam valor aos negócios.

O que é Data Science?

A Data Science (ciência de dados) é o tradutor do Big Data para uma empresa gerar insights, melhorar processos e tomar as melhores decisões rápidas.

Ao público não especialista é difícil entender as funcionalidades de programas, online ou offline, para interpretar dados.

Existem plataformas muito inteligentes que entregam resultados organizados, porém, apenas o olhar treinado de um humano especialista em Data Science pode ligar os pontos com eficácia.

Portanto, data science é uma ciência que compreende técnicas ou processos para higienizar, preparar e interpretar as bases de dados.

O cientista de dados deve conhecer técnicas e conceitos como:

• business Intelligence;
• higienização de dados;
• análise preditiva;
• power BI;
• analytics;
• gestão de empresas;
• programação;
• matemática;
• estatísticas;
• extração de insights;
• metodologias para reunir informações digitais e encontrar padrões;
• facilidade em resolver problemas;
• capacidade de estabelecer ou interpretar estratégias de dados;
• métodos para criar algoritmos e transformar dados em insights.

Entendendo qual a diferença entre Big Data e Data Science

Sendo assim, se por um lado o Big Data é uma imensidão de dados digitais, do outro lado existe a Data Science, cujo trabalho engloba desde o processo de coleta até a interpretação final, que transforma os dados “soltos” em informações úteis à empresa.

Big Data ou Data Science: O que é melhor para a sua empresa?

As duas coisas são importantes para a empresa que deseja experimentar as vantagens de uma transformação digital profissional.

Data Science trabalha de forma mais analítica, junto com o Big Data e os objetivos do negócio.

Ao analisar as características da sua equipe é possível priorizar o investimento em uma ou outra opção.

Se os setores têm gente capaz de coletar, higienizar e interpretar os dados com programas inteligentes, você deve focar em uma estratégia de Big Data e investir nas melhores aplicações de Business Intelligence.

Caso a equipe não tenha tanta capacidade técnica com dados digitais, vale a pena contratar pelo menos uma consultoria Data Science que ensina como encontrar insights, usando programas recomendados e estratégias específicas já experimentadas — como os serviços dos consultores DataEx.

Agora que você pode entender melhor qual a diferença entre Big Data e Data Science, complemente sua leitura sobre a importância dos dados no âmbito corporativo ao ler esse outro artigo: Gerenciamento de dados: 5 motivos para fazer já!