Big Data VS Data Science

Inicialmente, é importante destacar que as duas áreas trabalham com o mesmo produto: dados.

Entretanto os objetivos e responsabilidades de cada uma são um tanto quanto diferentes, porém dentro das organizações acabam se complementando.

Entenda agora quais são as principais diferenças entre Big Data e Data Science.

Big Data

Hoje em dia as coisas acontecem de forma extremamente rápida, muitos dados acabam sendo gerados a todo instante. Todos os dias são gerados 2,5 quintilhões de bytes em dados, esse volume de cresce exponencialmente ao longo do tempo. Esses dados são importantes para análises das mais variadas.

Podemos definir o Big Data como uma grande quantidade de dados existentes, sendo eles do tipo estruturados ou não estruturados. Em razão disso, a complexidade dos dados é maior, necessitando de métodos especializados para seu tratamento.

Pensando em toda a complexidade desse cenário, o conceito de Big Data pode ser subdividido em 5 categorias (ou “5 V’s”), que explicam melhor os desafios postos para quem quer sair na frente nesta era da informação. São eles:

Os V’s da big data

Volume

Um dos principais desafios para o Big Data é o grande volume de dados.

Velocidade

Não apenas o volume de dados é gigantesco, mas a velocidade em que esses dados são produzidos e em que se tornam desatualizados é vertiginosa.

Variedade

e a todo instante o número de dados aumenta, significa que são gerados dados dos mais diferentes tipos. Assim, a característica de variedade representa que os dados são dos mais diferentes tipos possíveis, podendo ser ou não estruturados.

Veracidade

É preciso que os dados tratados sejam retratos fiéis da realidade. Por isso, quando o assunto é big data, é sempre importante checar os fatos.

Valor

Essa característica refere-se muito à qualidade. Dessa maneira, é preciso que as informações extraídas sejam úteis.

Ao trabalhar com todos esses Vs no processo de análise de Big Data, seu negócio terá acesso a dados importantes que garantirão melhora nas tomadas de decisões.

Data Science

Como podemos observar até aqui, o Big Data representa um grande conjunto de dados, com isso, podemos definir o Data Science como a ciência que irá estudar esses grandes conjuntos de dados. Com principal objetivo de extrair valores desses dados e transformá los em informações.

Podemos definir Data Science como a ciência que estuda as informações eu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados.

A ciência de dados, é fundamental entender de negócios para enxergar o contexto no qual a empresa está inserida.

Com isso, ele combina os insights que obtém do negócio com seus conhecimentos estatísticos e de programação.

O profissional de Data Science é o cientista de dados.  O cientista de dados é um profissional analítico capacitado para reunir, interpretar, resolver problemas e comunicar toda informação relevante extraída de dados analisados das empresas. Para que com isso seja feita uma análise para o melhor cenário de tomada de decisão.

A ciência de dados, é fundamental entender de negócios para enxergar o contexto no qual a empresa está inserida.

Com isso, ele combina os insights que obtém do negócio com seus conhecimentos estatísticos e de programação.

Agora que já sabemos as definições a planilha abaixo ira ajudar a definir melhor quais são as principais diferenças.

Sobre Janaina Valim 77 Artigos
Como Analista de Dados, minha paixão é desvendar insights valiosos e transformá-los em estratégias de sucesso. Constantemente em busca de novos conhecimentos, minha jornada vai além das planilhas e gráficos. Fora do mundo dos dados, sou uma apreciadora entusiasta de vinhos e cervejas, sempre em busca de novos sabores e experiências.

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