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Qual a diferença entre Analytics e Big Data e como usá-las favor do seu negócio

Você já deve ter ouvido falar sobre Big Data e Analytics, não é? Essas duas tecnologias estão em voga hoje em dia e, por vezes, podem ser consideradas como sinônimos, mas não é bem isso que acontece.

Os assuntos são relacionados, é verdade, inclusive em relação a trabalhar com dados, mas a abordagem é diferente, o que significa que os contextos e aplicações são diferentes.

Vamos conhecer mais sobre eles para eliminar as dúvidas e, assim, entender como se dá sua atuação.

Qual é a definição e a origem de Big Data e Analytics?

Nós já falamos sobre o assunto Big Data para empresas, onde trouxemos também sua origem, mas vale a pena resumir um pouco da história de cada uma delas para compreender de onde vieram.

Big data

Define-se como o campo que trata de caminhos para analisar, extrair informações de maneira sistemática ou lidar de alguma forma com conjuntos de dados que sejam muito grandes ou complexos para ser tratados com softwares tradicionais de processamento de dados.

Seu conceito surgiu em meados dos anos 2000, com a definição de um analista chamado Doug Laney, que disse que ela se baseava em 3 V’s: variety (variedade), volume (volume) e velocity (velocidade).

Depois, com o passar do tempo, outros conceitos foram agregados, curiosamente com termos também iniciados com a letra V, como veracity (veracidade) e value (valor).

Isso significa que os dados existem em grande variedade e volume, lida-se com eles em alta velocidade, tem-se o objetivo de encontrar dados verídicos e que tenham valor, os quais podem ser usados para uma série de aplicações.

Analytics

O Analytics, historicamente falando, pode ser definido de uma maneira simples como o estudo das análises. Já uma descrição mais moderna sugere que essa seja uma ferramenta importante para obter insights em negócios e oferecer respostas sob medida aos clientes.

Analytics ou data Analytics é o processo de inspecionar, limpar, transformar e modelar dados com o objetivo de descobrir informações úteis e relevantes, bem como de informar conclusões e ajudar na tomada de decisões.

A integração de dados, que pode ser considerada como precursora do conceito moderno de análise de dados, teve suas origens no início da década de 1980, quando cientistas de computadores começaram a desenvolver sistemas para a interoperação de bancos de dados heterogêneos.

A mineração de dados, outro conceito importante relacionado ao assunto, se iniciou na década de 1990 e consiste no processo de descobrir padrões existentes em grandes conjuntos de dados, algo que é determinante para o mercado como um todo nos dias de hoje.

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Afinal, quais as diferenças entre Big Data e Analytics?

Ambas são tendências de tecnologia para sua empresa que podem ser usadas para a obtenção de excelentes resultados, mas a aplicação varia, o que é importante definir para que sua empresa entenda qual deve ser utilizada e quais serão os resultados obtidos.

Pense no Big Data como se fosse uma grande biblioteca, com centenas de milhares de livros contidos nela. Você se dirige até esse local com o objetivo de ler um material sobre determinado assunto, mas não consegue encontrar dado o grande número de opções.

É bem provável que o livro que precisa esteja ali, mas em meio a tantas opções, é praticamente impossível de encontrá-lo, o que manualmente poderia levar horas, dias ou até meses.

O data Analytics, por sua vez, é como se você chegasse à biblioteca e encontrasse logo de cara o livro que precisa. Então, se dirige à prateleira em que ele está, pega o livro e começa a procurar, dentro dele, a resposta para sua dúvida.

Em ambas possibilidades, você não conseguiu encontrar exatamente a informação de que precisava em um curto período de tempo, mas no Big Data não tinha acesso nem ao livro, enquanto o data Analytics te permite encontrar o livro e, então, analisá-lo em busca do que procura.

Essa é uma boa ilustração para entender a diferença entre Big Data e Analytics. É como se o primeiro pertencesse a um universo maior, enquanto o segundo é mais específico, embora ambos precisem de uma certa procura para oferecer o que se procura.

Geralmente, a análise de dados é mais focada do que o Big Data pelo fato de que ao invés de ter conjuntos enormes de dados estruturados, analistas já possuem um objetivo em mente e filtram dados relevantes para encontrar o que precisam.

Por outro lado, Big Data é a coleção de um imenso volume de dados que precisa ser filtrada com eficiência e por muitas vezes para que seja possível obter informações importantes e relevantes a partir dali.

Também há outra diferença significativa entre Big Data e Analytics, embora essa seja mais técnica: enquanto o primeiro demanda ferramentas tecnológicas, como computação em paralelo e outras formas de automação, o segundo usa a modelagem preditiva e estatística com ferramentas relativamente simples.

Como usar Big Data e Analytics em seu negócio?

Além de serem termos de TI que todo profissional da área precisa saber, ambos podem (e devem) ser usados para sua empresa em prol do sucesso em um mercado tão competitivo.

O Big Data pode ser usado das seguintes formas, entre outras:

  • Melhor aquisição e retenção de clientes;
  • Oferecimento de anúncios personalizados para cada público-alvo;
  • Gestão de riscos em iminência;
  • Predição e prevenção de crimes, sejam eles cibernéticos ou não;
  • Coleta de informações relevantes para tomar decisões em estratégias de marketing;
  • Desenvolvimento de produtos e serviços alinhados com a demanda do público.

Saiba mais: Como usar o Big Data para aprimorar o seu negócio

Já o Data Analytics tem em algumas de suas aplicações as seguintes:

  • Coleta de dados de saúde para otimizar custos com consultas e tratamentos em clínicas e hospitais;
  • Otimização da experiência de compra através de sinais demonstrados nas redes sociais;
  • Gestão energética, da distribuição à entrega às casas, empresas e indústrias;
  • Melhor desempenho esportivo mediante a análise de outros competidores e times, seja para enfrentá-los ou para reforçar as equipes atuais;
  • Oferecimento de melhores produtos bancários aos clientes, como cartões, financiamentos, empréstimos e outras linhas de crédito.

De acordo com o “Global Big Data Analytics Market, Forecast to 2023”, relatório da Frost & Sullivan, o mercado de Big Data Analytics (BDA) era avaliado em US$ 8,5 bilhões em 2017 e estima-se que tenha uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 29,7% até 2023, quando deve atingir US$ 40,6 bilhões.

Big Data e Analytics existem há alguns anos e podem ser novidade para aplicações práticas nas empresas, mas não há dúvidas de que galgarão ainda mais espaço no mercado. Assim como o serviço de consultoria em telecom já foi novidade e hoje é imprescindível, o mesmo deve se aplicar às duas áreas.

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