A diferença entre Ciência de Dados, Big Data e Análise de Dados

Ciência de dados é um campo interdisciplinar que abrange todo o conteúdo relacionado a dados estruturados e não estruturados, desde preparação, limpeza, análise, até a obtenção de uma perspectiva útil. Combina matemática, estatísticas, captura inteligente de dados, programação, resolução de problemas, limpeza de dados, diferentes ângulos de visualização, preparação e alinhamento de dados.

Resumidamente, é uma combinação de várias tecnologias e processos para processar dados e obter uma perspectiva valiosa para os negócios. Através do uso de métodos científicos, algoritmos, processos e sistemas para extrair informações de forma eficaz, essas informações podem ser usadas pela empresa para tomar decisões empresariais-chave.

O que é big data?

Quando falamos de big data, não estamos nos referindo a dados armazenados em um único computador, mas sim a uma grande quantidade de dados brutos não agregados armazenados em diferentes locais, com tamanhos que variam até petabytes. À medida que mais e mais dados são gerados a cada milissegundo a partir de várias fontes, os dados não estão em um formato padrão, mas em diferentes formas. De fato, 80% dos dados gerados atualmente são não estruturados, e é difícil processá-los efetivamente usando apenas técnicas tradicionais.

Nos primeiros dias, a quantidade de dados gerados não era alta; os dados eram arquivados e apenas análises históricas eram feitas. No entanto, uma coisa importante a lembrar é que “O big data é muito importante e precisa ser analisado para que possamos extrair insights úteis e tomar decisões estratégicas melhores”.

Como a principal empresa de pesquisa e consultoria do mundo, a Gartner define big data como “ativos de informação de alta capacidade, alta velocidade e/ou altamente diversificados que requerem formas de processamento de informações inovadoras e econômicas que possam aprimorar a tomada de decisões, percepções e automação de processos”.

O que é análise de dados?

A análise de dados é um processo que envolve a aplicação de algoritmos ou procedimentos mecânicos para obter insights comerciais úteis. As técnicas de análise de dados são amplamente utilizadas na indústria para tomar decisões informadas para verificar ou negar modelos e teorias atuais.

Agora vamos mergulhar em cada categoria de aplicações.

Aplicações da ciência de dados:

Sistema de recomendação: O sistema de recomendação pode prever se um certo usuário está disposto a comprar um determinado produto e ajudar os usuários a encontrar produtos relacionados rapidamente. Muitos gigantes da indústria, como a Amazon, usam sistemas de recomendação para promover suas recomendações e produtos com base nas preferências do usuário, usando seus resultados de pesquisa anteriores.

Publicidade digital: A publicidade digital é a última tendência e também é uma publicidade que possui uma taxa de cliques mais alta do que a publicidade tradicional. Sejam banners de exibição deslumbrantes ou painéis digitais interativos, os algoritmos científicos digitais são o suporte por trás do sucesso dessas propagandas digitais.

Busca na internet: os mecanismos de busca podem obter qualquer resultado em pouco tempo.

Aplicações de big data:

Varejo: À medida que a competição de mercado se intensifica, o negócio varejista se torna cada vez mais difícil. Os proprietários de negócios frequentemente procuram canais para entender e servir melhor os clientes. Há muitos dados a cada segundo, e a análise adequada de todos os dados das mídias sociais, programas de fidelidade, transações de clientes e outros canais pode ajudá-los a obter uma vantagem competitiva.

Comunicações: Os provedores de serviços de telecomunicações analisam grandes quantidades de dados para tomar decisões importantes de negócios, como expandir sua base de clientes.

Serviços financeiros: Quase todas as principais instituições financeiras, desde seguradoras até bancos de varejo, usam serviços de big data para seus serviços financeiros. O principal desafio enfrentado por essas empresas financeiras é que seus enormes dados multiestruturados estão distribuídos em diferentes sistemas. A análise de big data pode ajudá-los de várias maneiras, como análise de clientes, análise de fraudes, análise de conformidade e análise operacional.

Aplicações de análise de dados:

Gerenciamento de energia: A maioria das empresas usa análise de dados para o gerenciamento de energia, incluindo energia de rede inteligente, automação de prédios de empresas de serviços públicos, otimização de energia e distribuição de energia.

Médico: A pressão de custos é o principal desafio enfrentado pelos hospitais, o que também limita o tratamento eficaz de muitos pacientes.

Jogos: Coletar dados em jogos para otimizar e gastar é a principal vantagem da análise de dados. As empresas que fazem jogos têm melhores insights sobre preferências do usuário, aversões e relacionamentos.

Turismo: otimizar a experiência de compra por meio da análise de blogues online, análise de dados móveis e análise de dados de mídia social. As preferências e desejos do cliente podem ser extraídos. Cotações e pacotes personalizados podem ser promovidos com base na situação de navegação posterior do cliente, ajudando a empresa a alcançar melhores taxas de conversão.