Qual a diferença entre Data Science e Big Data?

Os dados são uma forma alavancar resultados, proporcionar estratégias de mercado mais certeiras e prever tendências no mundo dos negócios. Porém, os termos da área podem ser confusos a muitas pessoas, e é por isso que elaboramos um artigo especial, elucidando a diferença entre os principais conceitos sobre tratamento de dados: Data Science e Big Data. Continue lendo e entenda como cada um pode beneficiar a sua empresa!  

O que são os dados?

Antes de esclarecer a diferença entre Data Science e Big Data, é preciso entender a origem do termo “data”, palavra em inglês que significa dados. Estas são bases de conhecimento documentadas ou resultadas de observação, incluindo informações pessoais, como nome, telefone e endereço, documentos, mídias etc.

O conjunto de dados que pertence a um mesmo contexto, transforma-se em uma data-base. Este tipo de informação é amplamente utilizado para estudos estatísticos e análise de resultados, por exemplo.   

O que é Data Science?

Data Science (em português, ciência de dados), é um termo que abrange todos os processos e métodos utilizados para o tratamento de dados, incluindo a limpeza, preparação e análise. Tratando-se de uma ciência, combina diversas técnicas para desvendar as informações e gerar valor, incluindo estatística, programação e resolução de problemas empresariais.

Os profissionais da área, conhecidos como cientistas de dados, são capazes de facilitar processos e gerar insights para a tomada de decisões mais fundamentadas e geração de inovação nas instituições.

O que é Big Data?

Big Data é um conceito que trata sobre grandes conjuntos de dados, que precisam ser processados e armazenados. Estas informações costumam ser geradas em alta velocidade e com ampla variedade, demandando ferramentas inovadoras, que comportem a crescente demanda.

Com o tratamento correto, estes dados permitem a melhor compreensão dos processos internos, permitindo a automação e geração de resultados mais efetivos para as empresas. Na maior parte dos casos, é impossível armazenar as informações de Big Data em um único computador ou dispositivo, 

5 V’s

Os 5 V’s são os principais desafios que envolvem a crescente demanda gerada por Big Data. O primeiro V se refere ao volume – estima-se que, até 2025, a criação de dados globais deve chegar a 180 zettabytes; o segundo V trata sobre a velocidade constante desta geração de informação – algumas plataformas já são otimizadas com Data Timing, captando apenas o que é relevante; o terceiro V é referente à variedade – os dados são gerados por fontes diversas, como redes sociais, e-mails, aplicativos, sites etc; o quarto V se relaciona à veracidade – incluindo a fonte e a qualidade dos dados captados; o quinto e último V trata sobre o valor das informações – os benefícios e soluções gerados às empresas através dos dados obtidos.

A diferença entre Data Science e Big Data

A diferença primordial entre Data Science e Big Data é o volume infinitamente maior quando se trata de conjunto de dados. Há que se ressaltar, entretanto, a importância de ambos os conceitos para as empresas, pois possibilitam diversas vantagens frente à concorrência, além da otimização de processos, melhorias de gestão e conhecimento de mercado.

Para entender a melhor opção para o seu negócio, entre em contato conosco e saiba mais!