Entenda a diferença entre Big Data e Data Analytics

Big Data e Data Analytics são duas coisas diferentes, frequentemente confundidas pelos alunos. Embora seja possível se especializar em Big Data, o termo refere-se apenas ao amontoado de informações acumulados on e offline. É o Data Analytics, por outro lado, que permite que essas informações sejam analisadas e compreendidas pelos negócios, a fim de prever tendências e acompanhar métricas.

Quer entender melhor a diferença e saber mais sobre o assunto? Acompanhe!

O que é Big Data?

Big Data diz respeito a uma porção de dados, acumulados com o passar do tempo, por empresas e outros tipos de fontes de informação. O que o diferencia de outros tipos de dados é o grande volume que ocupa, cuja tendência de crescimento é exponencial.

De maneira simples, Big Data são quantidades de dados tão grandes que os equipamentos e softwares utilizados para analisar informações tradicionalmente se tornam obsoletos, mas que são úteis para que possamos avaliar problemas que não poderiam ser observados de outra forma.

Sempre que ouvir falar em Big Data verá referências aos 3Vs: volume, velocidade e variedade. Eles se referem, respectivamente, à quantidade de informação que acumulamos, à velocidade com que esses dados crescem e aos diversos formatos disponíveis.

O que é Data Analytics?

Data Analytics é um processo que envolve examinar dados para tirar conclusões úteis para os negócios. Ele é feito por meio de softwares especializados e tecnologias como o Qlik, que são utilizados amplamente em indústrias para ajudar as empresas a tomarem decisões.

O termo Data Analytics se refere a uma porção de aplicações, como as ferramentas de BI, o que torna essa disciplina similar ao Business Analytics. A diferença entre os dois é que, enquanto o último é focado no uso de dados dentro dos negócios, o Data Analytics tem um foco mais amplo, podendo ser utilizado também em pesquisas acadêmicas, por exemplo.

Como diferenciar o valor de ambos?

Big Data e Analytics oferecem valor diferente para as empresas. Para compreender melhor o que isso significa, selecionamos algumas das maneiras como essas tecnologias ajudam organizações.

1. Use seus dados para obter respostas

O principal benefício do Big Data é que ele permite uma visão completa sobre os principais desafios enfrentados. Administrar um empreendimento e seus vários processos envolve responder muitas perguntas, como “o que o cliente busca em nossos produtos?” e “por que alguém escolhe uma marca e não outra?”.

Todas essas perguntas são mais fáceis de se responder com o auxílio de dados detalhados, já que a tecnologia permite lidar com informações originadas de diversas fontes (como um CRM ou até um mapa), ajudando a obter respostas precisas.

2. Visualize respostas com Data Analytics

Sozinho, o Big Data não é uma estratégia eficiente para visualizar as respostas das questões citadas anteriormente. É o Data Analytics que consegue organizar e colocar todos esses dados em perspectiva.

O Data Analytics lida com ferramentas de visualização, como dashboards intuitivos com respostas em tempo real. Esses recursos são o que permite que uma empresa tome decisões embasadas.

3. Navegue pela informação com Big Data

Sem pensar em Big Data, as empresas podem, muitas vezes, ter problemas ao lidar com todos os dados que armazenam. No início, esse desafio pode ser imperceptível, mas com o passar do tempo, uma avalanche de dados se torna rapidamente algo difícil de organizar e controlar.

Além do Big Data utilizar recursos para organizar e catalogar essas informações, ele aumenta a disponibilidade de dados relevantes para o empreendimento.

4. Interaja com informações via Analytics

Ao contrário do Business Analytics, que tem uma curva de aprendizado baixa, o Data Analytics faz com que até o seu colaborador menos informado em dados consiga obter insights a partir deles. Isso é essencial para que uma empresa consiga incorporar processos guiados por dados em suas operações.

Big Data e Data Analytics são dois conhecimentos essenciais para quem planeja incrementar o currículo e se preparar para as mudanças no mercado de trabalho. Pense no que aprendeu aqui e, antes de escolher uma carreira em dados, leve essas informações em consideração.

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