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

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que inclui todo o conteúdo relacionado a dados estruturados e não estruturados, desde a preparação, limpeza, análise e derivação de uma perspectiva útil. Ela combina matemática, estatística, captura inteligente de dados, programação, resolução de problemas, limpeza de dados, diferentes ângulos de visualização, preparação e alinhamento de dados.

Em resumo, é uma combinação de várias tecnologias e processos para processar dados e obter uma perspectiva de negócios valiosa. 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 de negócios chave.

O que é big data?

Quando falamos de big data, não estamos falando de dados armazenados em um único computador, mas sim de uma grande quantidade de dados brutos não agregados armazenados em diferentes lugares, cujo tamanho varia em petabytes. À medida que mais e mais dados são gerados de várias fontes a cada milissegundo, os dados não estão em forma padrão, mas em várias formas. Na verdade, 80% dos dados atualmente gerados são não estruturados, e é difícil processá-los efetivamente usando apenas técnicas tradicionais.

Nos primeiros dias, a quantidade de dados gerados não era alta, então os arquivamos e só fazíamos análises históricas. No entanto, uma coisa importante a lembrar é que "o big data é muito importante e precisa ser analisado para que possamos obter informações úteis e fazer movimentos de negócios melhores e estratégicos".

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 inovadoras e econômicas de processamento de informações que possam aprimorar a tomada de decisões, a visão e a 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 derivar insights de negócios úteis. As técnicas e métodos de análise de dados são amplamente usados na indústria para tomar decisões informadas para verificar ou negar modelos e teorias atuais.

Agora, vamos mergulhar em cada categoria de aplicativos.

Aplicações de ciência de dados:

Sistema de recomendação: O sistema de recomendação pode prever se um determinado usuário está disposto a comprar um determinado produto e ajudar os usuários a encontrar produtos relacionados rapidamente. Muitos gigantes da indústria, como a Amazon, estão usando sistemas de recomendação para promover suas recomendações e produtos com base nas preferências do usuário usando seus resultados de busca anteriores.
Publicidade digital: A publicidade digital é a mais recente tendência e é também uma publicidade que tem 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 publicidades 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 de varejo se torna cada vez mais difícil. Os proprietários de empresas estão sempre em busca de canais para entender e atender melhor aos clientes. Há uma grande quantidade de 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 enormes 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, Cook fornece 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:

Gestão de energia: A maioria das empresas usa análise de dados para gestão de energia, incluindo energia de rede inteligente, automação de edifícios 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 as preferências, desgostos e relacionamentos dos usuários.
Turismo: otimize a experiência de compra através da análise de blogs online, análise de dados móveis e análise de dados de mídia social. As preferências e desejos do cliente podem ser extraídos. Orçamentos e pacotes personalizados podem ser promovidos com base na situação de navegação subsequente do cliente, ajudando a empresa a alcançar melhores taxas de conversão.