Gestão de dados: O que é Data Analytics, Data Science e Big Data?

Quem nunca ouviu o ditado de que “dados são o novo petróleo”? Poucas pessoas sabem a verdade por trás dessa alegação; a quantidade de dados disponíveis hoje está mudando o mundo, o setor industrial e o modo como os consumidores e as empresas se conectam.

Sabemos que a nossa maneira de tomar decisões vem sofrendo uma grande transformação e, para nos adaptarmos a isso, é necessário saber como coletar, extrair, analisar, classificar, inspecionar e comparar todas as informações que temos à nossa disposição. Ou seja: saber como fazer uma gestão de dados eficiente.

Porém, essa não é uma tarefa tão fácil assim. A maior dúvida das empresas que tentam criar uma estratégia de dados é entender a diferença entre Data Science, Data Analytics e Big Data. Quer descobrir? Confira este post a seguir!

Conheça a metodologia do Big Data

O termo Big Data pode ser novo, mas no mundo da TI (Tecnologia da Informação), a prática de armazenar grandes quantidades de informações para análises posteriores é antiga. Foi no início dos anos 2000 que o analista Doug Laney propôs o conceito com base em três V’s, que você confere mais abaixo.

Volume
As organizações podem coletar dados de várias fontes, como redes sociais, bancos de dados públicos — como plataformas governamentais — e mídia de streaming. De fato, isso representa muita informação! Em outras palavras, quando falamos de big data, devemos nos referir a dados massivos.

Velocidade
Algumas pessoas dizem que, no caso de big data, a velocidade do processamento de dados é mais importante que a capacidade. Isso ocorre porque, com a popularidade dos dispositivos móveis e o fácil acesso à Internet, a quantidade de dados disponíveis aumenta a cada segundo.
Além disso, o acesso às informações em tempo real — ou quase informações — permite que as organizações otimizem a tomada de decisões e fiquem à frente da concorrência.

Variedade
Como você sabe, os dados podem ser coletados de várias fontes. Mas isso significa que as estratégias de big data devem ser capazes de analisar e extrair insights de uma variedade de dados, sejam mensagens de texto, postagens nas mídias sociais ou, sinais de GPS.
Ou seja, Big Data é definido como um conjunto de recursos, ferramentas e práticas projetadas para armazenar e processar grandes quantidades de dados de maneira mais eficiente, ágil e inovadora. Mas lembre-se de que o valor dessa estratégia não está no armazenamento de informações, mas no que é feito a partir delas.

Entenda a metodologia do Data Analytics

Em suma, Data Analytics inclui a análise inteligente de grandes quantidades de informações armazenados pelas empresas, como dados coletados por meio de ferramentas de Big Data e BI (Business Intelligence).
O principal objetivo dessa análise é descobrir padrões e gerar insights para ajudar as organizações a concluir uma variedade de tarefas, como:

● reduzir despesas;
● melhorar o tempo de produção;
● descobrir novas oportunidades de negócios;
● entender as tendências do mercado;
● compreender o comportamento do consumidor;
● desenvolver novos produtos;
● fornecer cotações personalizadas;
● otimizar as decisões.

Quer um exemplo prático? Ao combinar Big Data com as ferramentas de análise, você pode entender as causas de certas falhas no processo de produção quase em tempo real e até identificar fraudes antes mesmo de afetar os processos organizacionais.
No entanto, para tornar Data Analytics eficiente e flexível, as empresas precisam definir e pré-definir seus objetivos e o que pretendem descobrir por meio da análise de dados.

Veja como é a estratégia do Data Science

Outra maneira de fazer uma boa gestão de dados é com o Data Science. Se trata de um termo geral que abrange processos e técnicas relacionadas à limpeza, preparação e análise de dados.
É apenas uma ciência de dados que combina estatística, matemática, programação e solução de problemas para extrair insights e informações e encontrar padrões nos dados coletados.

Por esse raciocínio, os profissionais habilitados para atuar na área são os cientistas de dados. Algumas das habilidades que um cientista de dados precisa são:

● Programação em Python: junto com Java, Perl e C / CC ++, essa é a linguagem de programação mais usada na Data Science;
● Análise de dados não estruturados. Dados não estruturados são dados que requerem pré-processamento para extrair informações. É o caso, por exemplo, de vídeo, texto, áudio ou publicações nas redes sociais. Através de sua análise, ele pode extrair uma variedade de informações sobre perfis e comportamentos do consumidor, além de outras opções;
● Domínio de Hadoop e SQL: o trabalho de um cientista de dados está ligado à essas duas tecnologias. Portanto, é essencial ter o conhecimento sobre bancos de dados e SQL para aplicar essa metodologia.
Aprenda a utilizá-los em seu negócio

A combinação de Data Science, Data Analytics e Big Data pode trazer benefícios consideráveis para empresas de todos os tamanhos em quase todos os setores. Mas, idealmente, eles não usam apenas esses recursos em um aspecto do negócio, eles estão totalmente integrados à estratégia da empresa.

Descubra alguns dos benefícios da adoção de uma dessas metodologias em seus negócios.

● Fidelização de clientes: ao analisar o comportamento do cliente, você pode identificar problemas de serviço, defeitos nos produtos / serviços fornecidos ou outros fatores que causam insatisfação;
● Decisões eficientes: a análise e organização dos dados permitem que você tome decisões com base em bons modelos;
● Inteligência operacional: depois da implementação bem-sucedida, é possível otimizar as operações da empresa e identificar ameaças ou problemas de desempenho em tempo hábil;
● Campanhas personalizadas: se você entende melhor os leads e clientes da sua empresa, é mais fácil executar campanhas eficazes e personalizadas, o que pode aumentar as taxas de conversão;
● Desenvolvimento de novos produtos: empresas online e offline podem se beneficiar da análise de Big Data para desenvolver novos produtos e serviços. A ideia é que, ao entender as necessidades e os comportamentos de seus consumidores, sua empresa descubra como atender a essa demanda.

Fazer uma gestão de dados eficiente é fundamental para qualquer negócio que queira se manter ativo no mercado. Isso porque, esse novo mundo da informação e da Internet, mudou drasticamente o comportamento do consumidor.
Por isso, a compreensão desse novo modelo de consumo mais volátil é fundamental para fornecer produtos e serviços atraentes para o público, o que, por sua vez, é fundamental para a competitividade da empresa no mercado.

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