Big Data e Data Analytics são a mesma coisa? Entenda a diferença

O volume de dados disponibilizados no ambiente virtual cresce a cada dia. Com isso, as empresas estão fazendo uso dessas informações para otimizar e automatizar processos, facilitar a tomada de decisões, promover direcionamentos estratégicos e gerar insights para alavancar os negócios. Parte desse fenômeno não é mais novidade para os consumidores, que já estão acostumados a receber publicidade personalizada em seus e-mails e celulares, por exemplo. 

Neste post, vamos apresentar os conceitos de Big Data e Data Analytics, explicando em quais aspectos eles se diferenciam e como funcionam na prática. Além disso, vamos mostrar qual é a importância de ambos para melhorar os resultados e para aumentar a eficiência das empresas. 

Aqui, você vai encontrar detalhes sobre a interação com as informações, as funções, a visualização de respostas, os conhecimentos necessários, os benefícios, a implementação das soluções e outros aspectos sobre parque de TI. Quer saber por que o Big Data é considerado uma evolução de Data Analytics? Acompanhe a leitura! 

O que é Big Data e Data Analytics?

Segundo a definição do Gartner, Big Data é “um grande volume de informação em alta velocidade e/ou em alta variedade que demanda uma forma de processamento de dados inovadora e efetiva em custo, para tornar possível a tomada de decisão com insights melhorados e a automação de processos”. As principais características do Big Data são descritas com “os 5 Vs”: 

1. volume; 

2. velocidade; 

3. variedade; 

4. veracidade; 

5. valor. 

Já Data Analytics é a prática da análise inteligente de dados armazenados pelas organizações. O processo envolve o exame das informações para desenhar padrões e para a geração de insights que ajudem na tomada de decisões mais assertivas. Além disso, o conceito refere-se a um conjunto de aplicações e ferramentas de análises descritivas (como em business intelligence), preditivas e prescritivas. 

Como funcionam essas ferramentas?

O funcionamento do Big Data está relacionado aos 5 Vs mencionados acima. Ele permite a coleta de dados massivos de fontes variadas, como redes sociais, bancos de dados, plataformas e mídias. E isso é realizado com ótima velocidade de processamento das informações, que são muitas vezes capturadas em tempo real e aumentam vertiginosa e constantemente. 

A metodologia do Data Analytics engloba a avaliação dos dados já obtidos (sendo elas Big Data ou não), cujo objetivo é encontrar ideias e novas padronizações para a realização de inúmeras tarefas. Ela auxilia na redução de despesas, no desenvolvimento de novos produtos, no descobrimento de novas oportunidades de negócios, no entendimento das tendências do mercado, na compreensão do comportamento dos consumidores, no fornecimento de cotações personalizadas e muito mais! 

Quais são as principais diferenças entre elas?

O uso do Data Analytics nas indústrias é para auxiliar os líderes empresariais, funcionários e sistemas a tomarem as suas decisões. O Big Data faz o processamento dos dados brutos que estão sob a vigência da Lei Geral de Proteção de Dados, ainda não organizados ou agregados, sendo impossível armazená-los e/ou processá-los em um único equipamento. 

Com eles, os analistas tiram conclusões e fazem relações para ajudar a empresa a melhorar as suas estratégias. Veja a seguir mais detalhes sobre eles! 

Interação com as informações 

O Big Data consegue fornecer uma visão completa dos desafios enfrentados pelos empreendimentos, trazendo as informações essenciais à vista dos profissionais envolvidos. Assim, eles podem responder precisamente questões importantes, por terem acesso aos dados detalhados e oriundos de várias origens. 

O Data Analytics oferece insights sobre o que precisa ser melhorado nos serviços ou produtos, colhendo informações dos consumidores. A solução registra todas as interações com os clientes e afeta todos os setores da empresa, criando alertas e gerando relatórios automáticos. 

Funções das ferramentas

Para evitar problemas com o armazenamento, a organização e o controle dos dados, as empresas usam Big Data. A ferramenta identifica defeitos e falhas instantaneamente, permitindo a criação de promoções baseadas nos hábitos do público-alvo, além de detectar comportamentos fraudulentos e calcular carteiras de risco. Ela encontra padrões comportamentais e faz o monitoramento deles para evitar prejuízos. 

Além disso, ela recolhe os dados como e-mail, localização, endereço, idade, sexos, interações online, interesses pessoais e comportamento de consumo. Quando o objetivo é aglomerar as informações e usar técnicas de cruzamento para a interpretação e obtenção de insights para aperfeiçoar o processo de gestão, utiliza-se o Data Analytics. A ferramenta é utilizada por empresas do varejo, indústrias, fábricas etc. 

Visualização de respostas

A solução Big Data não é eficiente para a visualização de respostas aos questionamentos dos gestores. Os dados são organizados e colocados de maneira lógica por Data Analytics, que atende a essa perspectiva de gestão. Ele apresenta recursos para o embasamento de decisões e ferramentas visuais, como dashboards intuitivos para respostas imediatas. 

Conhecimento necessário

Os profissionais que usam Big Data devem ter habilidades analíticas e excelente capacidade para a obtenção de insights, com capacidade para selecionar dados relevantes para a resolução de problemas. Precisam criar métodos inovadores para recolher, analisar e interpretar estratégias de informações, além de ter facilidade para lidar com estatísticas e matemática.

Com o Data Analytics, é importante que o colaborador entenda os objetivos do negócio e os processos que o impulsionam. Ele deverá contar com habilidades de comunicação, de aprendizado, de programação e ainda saber mapear dados, para que sejam aproveitados pela organização. Por outro lado, a matemática e as estatísticas também devem fazer parte das suas competências. 

Implementação das soluções

Para implementar as soluções, é indispensável fazer um planejamento com um parceiro que faça o desenho do projeto e apresente as ferramentas mais interessantes para a sua empresa. Analise e defina quais são as fontes de dados internas e externas, quais informações serão capturadas do mercado e para que elas serão utilizadas. Procure fazer uma parceria com especialistas focados em governança e gestão, para garantir o aproveitamento das ferramentas. 

Por que é tão importante adotar Big Data?

O Big Data pode ser uma evolução de um cenário de Data Analytics, e é muito importante caminhar nessa direção. A maioria das empresas compreendeu recentemente o quanto é importante fazer a captura dos dados relacionados ao seu negócio. Assim, elas deixaram de tomar decisões sem atentar para as informações disponíveis e sem verificar as tendências do futuro. 

Essa ferramenta poderosa trouxe eficiência e velocidade para o cenário empresarial. Os negócios não acumulam mais um elevado número de dados para depois realizarem a análise manual e decidirem o que deve ser feito. Com o Big Data, as decisões são tomadas imediatamente, o que traz vantagem competitiva e aponta excelentes oportunidades.   

Enfim, agora você já sabe que Big Data e Data Analytics não são a mesma coisa e entendeu a diferença entre os conceitos. As empresas que não se adaptarem ao uso de Big Data e Data Analytics, o quanto antes, podem sofrer prejuízos irreversíveis e incalculáveis, já que o mercado está a cada dia mais competitivo. O processo de implementação das ferramentas pode ser iniciado com o auxílio de uma empresa especializada na entrega de soluções em software e infraestrutura de TI. 

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