Big Data, Data Science, Data Analytics e Machine Learning são conceitos do mundo da tecnologia que precisam ser conhecidos pelos gestores. Afinal, todos são úteis na coleta e manuseio de dados, essenciais para evolução de um negócio.
Não é à toa que os conceitos citados se popularizaram entre profissionais de TI. Outro motivo que explica essa relevância é o intenso volume de dados gerados. Por exemplo, enquanto você levar cerca de 12 minutos para finalizar a leitura deste artigo, o mundo terá gerado mais de 18 mil terabytes de dados.
Essa produção de dados é refletida na publicação de Stories no Instagram, na interação de pessoas pelo Zoom, na troca de mensagens pelo WhatsApp, em publicações no LinkedIn etc. Percebe que o que não faltam são oportunidades para produção de dados?
Diante desse contexto, as empresas têm como desafio coletar os dados, filtrar informações relevantes e transformar isso em estratégia operacional. Nesse sentido, Big Data, Data Science, Data Analytics e Machine Learning são aliados. Continue a leitura e entenda!
Qual é a diferença entre Big Data, Data Science, Data Analytics e Machine Learning?
Você já entendeu que os conceitos da tecnologia citados são essenciais para lidar com dados. No entanto, eles se diferem entre si. Veja a seguir algumas particularidades de cada um e entenda quais são as diferenças.
Big Data
O termo Big Data corresponde ao volume de dados disponível em diferentes fontes. Estas podem ser redes sociais, navegação na web, plataformas próprias de uma empresa e muito mais. Por exemplo, se esse mecanismo for usado em uma clínica médica, a fonte de dados pode ser também uma prescrição médica, exames digitalizados etc.
Você nota como existem diferentes fontes para os dados serem analisados? Esse alto volume exige mecanismos à altura para extrair, coletar, armazenar e analisar as informações. A partir disso, é possível cruzar dados e desenvolver insights e oportunidades para as empresas.
Ou seja, para ser Big Data, é necessário que os dados surjam de fontes variadas e produzidos em alta velocidade. Diante da complexidade envolvida nesse processo, é importante que o processamento ocorra com ferramentas de análise atualizadas. É o caso de técnicas de modelagem especializada, como plataformas ou softwares.
Ao contar com esses recursos, o Big Data pode ser muito benéfico para o mundo dos negócios. Isso porque ele descobre hábitos de compra e consumo, monitora condições de saúde, o protocolo de segurança cibernética etc. Por exemplo, usar Big Data no mercado financeiro contribui para prevenir fraudes, atender o usuário e avaliar riscos de crédito.
Característica do Big Data
Você já entendeu essencialmente do que se trata o Big Data. No entanto, para se aprofundar nesse assunto, também é importante acompanhar suas principais características:
- volume — como visto, o Big Data precisa coletar dados de diferentes fontes, o que pode ser feito facilmente com softwares e plataformas mais atualizadas;
- variedade — além da variedade de fontes, os dados podem ter diferentes formatos, como áudio, texto não estruturado, imagem, vídeo ou documentos;
- velocidade — a geração de dados é cada vez mais rápida, o que exige sistemas com velocidade à altura para processar as informações geradas;
- veracidade — a qualidade dos dados gerados também deve ser uma preocupação do Big Data, para garantir a coleta e análise de informações relevantes;
- valor — o Big Data também foca na coleta e análise de dados que reflita em algum valor às empresas, como elevação dos lucros, aumento da vantagem competitiva e muito mais;
- variabilidade — considera as mudanças nas tendências do mercado, em que o Big Data deve saber gerenciar para acompanhar as modificações surgidas.
Data Science
A sua tradução para o português quer dizer Ciência de Dados. Nesse sentido, os cientistas responsáveis por esse processo devem usar conceitos de matemática, programação e estatística a fim de ajudar uma empresa.
Essas áreas de conhecimento são usadas para obter insights e dados estruturados que auxiliam na estratégia e na operação de um negócio. Por exemplo, a partir da Data Science, é possível identificar e prever doenças, algo essencial para instituições médicas. Ela também contribui para automatizar anúncios digitais.
Em outras palavras, a atuação de cientistas de dados é essencial para diversos setores empresariais, como marketing, vendas, finanças, TI, desenvolvimento de produtos etc. Afinal, eles apoiam a tomada de decisão estratégica, identificam tendências, padrões de comportamento, apresentam soluções e muito mais.
É por essa razão que os profissionais atuantes em Data Science devem ter experiências com Machine Learning e uso de algoritmo, já que eles são úteis para automatização de processos. Ainda é importante ter experiência de domínio e entender o contexto do setor empresarial para o qual eles trabalham.
Ciclo de vida da Data Science
Para maior compreensão sobre o funcionamento da Data Science, é importante conhecer o ciclo de vida dessa área:
- compreensão dos requisitos de negócio — os profissionais devem entender o contexto do negócio, como tendências de mercado e necessidades dos clientes;
- coleta de dados — a coleta de dados precisa ser efetuada a partir de diferentes fontes;
- compreensão de dados — após a coleta, os dados são compreendidos com auxílio de ferramentas e técnicas de visualização de dados;
- preparação de dados — os dados são preparados conforme estratégia e modelo do negócio;
- criação de modelo — a criação e modelo de dados é efetuada com Machine Learning para construção de sistemas e modelo sobre o conjunto de dados preparados;
- avaliação do modelo — após a criação, é preciso que o modelo criado seja avaliado para treinar a eficiência;
- implantação de um modelo — se o desempenho do modelo criado for positivo, é o momento de partir para a fase da implantação;
- interação do processo — os sistemas construídos aprendem com a experiência, devido ao uso de Machine Learning, o que exige a exposição de um conjunto de dados em tempo real.
Data Analytics
Data Analytics é uma expressão em inglês que pode ser traduzida para análise de dados. Ela corresponde a uma ferramenta tecnológica que fornece insights para auxiliar empresas em situações complexas.
Nesse sentido, esse processo deve acompanhar o histórico de dados e encontrar novas oportunidades e desafios empresariais. A partir desse encontro, é atribuição da Data Analytics desenvolver melhores soluções para lidar com essas questões. Também é dever dos profissionais envolvidos prever próximas oportunidades que podem ser exploradas.
Possivelmente, você já notou a semelhança na atuação de quem trabalha com Data Science e Data Analytics. Porém, existe uma diferença essencial. O analista de dados tem como atribuições o armazenamento de dados e a exploração na análise de dados. Enquanto isso, faz parte das responsabilidades do cientista de dados a criação de modelos e sua implantação.
Para maior compreensão, saiba que o cientista de dados deve coletar dados de diferentes fontes. Assim, as informações coletadas são analisadas e exploradas. Posteriormente, os profissionais filtram e limpam os dados e verificam os relatórios gerados, além de visualizá-los com uma ferramenta de visualização de dados (Data Visualization).
Ferramentas usadas em Data Analytics
Você já entendeu o que é a Data Analytics e quais são as principais atribuições do profissional responsável por isso. Agora, confira as ferramentas utilizadas nesse processo:
- programação R;
- SAS;
- Splunk;
- Rapid Miner;
- Pitão;
- KNIME;
- Tableau Public;
- QlikViewName.
Saiba mais sobre Data Analytics!
Machine Learning
Outro conceito comum no universo da tecnologia e que precisa ser conhecido pelos gestores é o de Machine Learning, citado ao longo do artigo. O termo é traduzido para o português como aprendizado de máquina.
Da mesma maneira que os humanos evoluem e aprendem como agir em determinadas situações, as máquinas fazem o mesmo. Dessa maneira, as experiências dos clientes e os processos das empresas são otimizados constantemente, conforme o surgimento de novas demandas.
Para isso, o Machine Learning conta com o apoio de Inteligência Artificial (IA), algoritmo e análise de dados. Todos esses recursos contribuem com a tomada de decisões e a interpretação de comportamento dos usuários. A partir disso, as máquinas têm uma atuação mais autônoma, com menor intervenção humana.
De todo modo, existe de mais um tipo de Machine Learning — um é supervisionado e o outro não. Isto é, o primeiro é conduzido por pessoas que exibem dados para memorização dos computadores, que passam a fornecer respostas preestabelecidas.
O segundo tipo, o não supervisionado, é mais independente da condução humana. Assim, ele é capaz de identificar processos e formular respostas autonomamente. Porém, o computador leva mais tempo para atingir esse objetivo, o que torna esse tipo de Machine Learning menos utilizado.
Exemplo de Machine Learning
Conseguiu entender do que se trata o Machine Learning? Fica mais fácil compreender esse conceito com um exemplo. Então, saiba que a aprendizagem de máquina também pode servir na adoção de um sistema de recomendação.
Nesse caso, análise de dados, IA e algoritmo se unem para coletar informações dos usuários, que podem ser fornecidas a partir de navegação web, e estudá-las. Logo, esses dados contribuem para traçar um perfil de interesse do público e adotar um sistema de recomendação. Este deve exibir produtos e conteúdos relacionados com os desejos e as necessidades do usuário.
Outras maneiras de contar com a Machine Learning, além do sistema de recomendação, é com respostas automáticas. É o caso do fornecimento de mensagens de e-mail como “o anexo não chegou’’, que melhoram a experiência dos consumidores e facilita o atendimento empresarial.
Quando utilizar cada um?
Você já entendeu o que é Big Data, Data Analytics, Data Science e Machine Learning, bem como elas contribuem com a evolução de um negócio. Agora, é o momento de compreender quando utilizar cada uma delas.
Big Data
O uso de Big Data é mais indicado para análise de grandes volumes de dados, surgidos em diferentes fontes e em alta velocidade. Assim, as atribuições do Big Data conseguem auxiliar na tomada de decisão empresarial e em outros processos empresariais.
Data Science
A Data Science também é um mecanismo útil para a transformação de dados em informações ou produtos que ajudem na evolução de um negócio. Então, ela pode ser usada para formular problemas, entregar produtos de dados, escolher modelos de simulação e muito mais.
Machine Learning
O machine Learning é um recurso que facilita as demandas do cotidiano de um usuário. Diante disso, ele pode ser usado em empresas para elevar a eficiência das operações e aumentar a satisfação do público. Inclusive, pesquisas afirmam que mais de 60% dos colaboradores confiam mais em máquinas do que nos gerentes — os dados são da Oracle.
Data Analytics
A Data Analytics é outro recurso valioso para otimizar o funcionamento de muitas empresas. Afinal, uma de suas atribuições é o monitoramento em tempo real. Isso pode ser especialmente útil para o comércio eletrônico, que precisa atualizar o portfólio de produtos frequentemente. Assim, a análise de dados é indicada nesse sentido e em outras situações complexas.
Quais são os benefícios desses recursos?
Ao longo da leitura, você entendeu que Big Data, Data Science, Machine Learning e Data Analytics oferecem inúmeros benefícios às empresas. Os principais deles são:
- redução de custos;
- fornecimento de insights esclarecedores;
- descoberta de oportunidade de negócio;
- interpretação de dados complexos facilitada;
- melhor compreensão da jornada de vendas;
- detecção e prevenção de fraudes;
- fornecimento de soluções personalizadas aos clientes.
Como eles podem ser aplicados em diferentes modelos de negócio?
Ao longo da leitura, mencionamos o quanto esses recursos são benéficos para diferentes modelos de negócio. É o caso do mercado financeiro, da área da saúde, de marketing, vendas, moda e por aí vai.
No setor financeiro, por exemplo o Big Data consegue fazer análise eficiente dos feedbacks dos clientes. Enquanto isso, a Data Science ajuda com chatbots e assistentes virtuais orientados por IA. Já a Data Analytics contribui ao analisar informações, documentos do banco, sistema de trabalho e demais aspectos financeiros.
A Semantix, por exemplo, tem uma plataforma que combina Big Data e Machine Learning, a SDP Financial. Por meio dela é possível obter insights sobre diferentes aspectos que fazem parte deste universo, melhorando a tomada de decisões e a assertividade do negócio.
Percebeu como Big Data, Data Science, Data Analytics e Machine Learning oferecem inúmeros benefícios às empresas? Isso ocorre em diferentes modelos de negócio, mas, para isso, é preciso contar com ferramentas e profissionais eficientes que ajudam a adaptar as estratégias adequadamente, conforme o contexto de cada negócio.
Gostou das dicas? Veja agora o que é Web Analytics e quais as suas principais ferramentas!
