Data Analytics: o que é e por que ele é diferente do Big Data6 min read

Lidar de maneira segura e eficiente com dados tem sido um dos principais desafios da área de tecnologia nos tempos atuais. Certamente, se você atua nesse segmento, já ouviu falar em Big Data e Data Analytics.

Esses conceitos são fundamentais para quem tem a interpretação de dados como medida estratégica de negócios. Mas, embora muitas vezes confundidos, Big Data e Data Analytics são coisas diferentes.

Enquanto o Big Data está relacionado ao acúmulo de informações, o Data Analytics tem a ver com a análise e compreensão dessas informações.

O primeiro deles é um conceito relativamente antigo com o qual muitos profissionais da área já estão familiarizados. Porém, mais recentemente tem se falado muito em Data Analytics.

A grande questão é entender corretamente o significado desses dois conceitos e como eles se relacionam, considerando que os dados são peças fundamentais na gestão do seu negócio.

A adequada utilização dos dados pode te ajudar a fazer um eficiente acompanhamento de métricas e uma promissora previsão de tendências. E isso está diretamente relacionado ao Data Analytics.

É claro que você já quer se aprofundar no assunto e entender melhor a diferença entre Big Data e Data Analytics, afinal isso pode contribuir muito para o sucesso do seu negócio.

Este artigo tem exatamente o objetivo de possibilitar o entendimento desses dois conceitos de modo a te ajudar em suas atividades ligadas à interpretação e utilização eficaz dos dados.

Nos próximos tópicos, além de descobrir as diferenças entre Big Data e Data Analytics, você vai conhecer algumas formas práticas de utilização dessas tecnologias em sua empresa.

Lidando com dados

É impossível gerir um negócio sem ter que lidar com dados. Disso você já sabe. A questão agora é como organizar e utilizar esses dados de forma eficiente.

A cada dia você precisa organizar e interpretar um número maior de dados. É inegável a grande velocidade com que a quantidade de dados digitais vem crescendo.

Diante dessa realidade, começou-se a analisar esses dados com o objetivo de melhorar as estratégias de marketing e de negócios das organizações.

E é por isso que as empresas estão cada vez mais interessadas em profissionais da área de TI que saibam trabalhar com dados e, mais especificamente, com tecnologias como o Big Data e o Data Analytics.

O que é o Big Data?

De forma geral, podemos dizer que Big Data é o acúmulo de um grande volume de dados variados que são gerados com grande velocidade por uma empresa ou outra fonte de informação.

Sua tendência de crescimento é exponencial e por isso esses dados necessitam de uma estratégia bem definida de armazenamento, organização e interpretação.

Assim, o Big Data corresponde a uma quantidade tão grande de dados que vai além da capacidade dos equipamentos e softwares utilizados anteriormente pelas empresas na análise de informações.

Daí a necessidade de inovação no que diz respeito às formas de processar, armazenar, organizar e interpretar cada grupo de dados. Ou seja, há que se pensar com cuidado sobre a gestão dos dados.

Esse imenso volume de dados pode compor informações estruturadas ou não, que precisam ser processadas e trabalhadas de modo a fazerem sentido para os negócios.

Em resumo, quando se fala em Big Data, podemos pensar em três referenciais: o grande volume de informações acumuladas, a grande velocidade de seu crescimento e a grande variedade de formatos disponíveis. São os chamados “três Vs”.

Em seguida, falaremos um pouco sobre o Data Analytics.

O que é o Data Analytics?

O Data Analytics é o exame de dados brutos que visa detectar padrões e tirar conclusões sobre os grupos de informação analisados.

Em outras palavras, podemos dizer que o Data Analytics obtêm conclusões úteis para os negócios a partir da análise, organização e interpretação dos dados acumulados pela empresa.

O Data Analytics é feito a partir da utilização de tecnologias e softwares específicos e seu principal objetivo é o auxílio na tomada de decisões.

Trata-se de um grupo de aplicações que podem ir além da utilização dentro das empresas, já que ultrapassam as barreiras específicas dos negócios e podem ser utilizadas, por exemplo, em pesquisas acadêmicas.

Quem trabalha com Data Analytics se debruça sobre um processo de derivação de conclusões obtidas a partir de inferências detectadas na organização e interpretação de dados.

Além de ajudar no processo de tomada de decisões, o Data Analytics permite a verificação e possível questionamento de teorias e modelos já utilizados.

Normalmente, os dados trabalhados pelo Data Analytics são organizados em três categorias:

• Personal Data: dados gerados por dispositivos como os smartphones;

• Social Data: dados que mostram as tendências de comportamento das pessoas, como suas reações nas redes sociais;

• Enterprise Data: dados relacionados a operações financeiras.

O processo do Data Analytics geralmente obedece à seguinte sequência:
processamento, organização, análise, desdobramento de algoritmos, observação e tomada de decisões.

Durante a realização de cada etapa, é importante definir as perguntas que se quer responder, para tornar o processo mais claro a partir de objetivos bem especificados.

Algumas formas de utilização dessas tecnologias

Agora que você já compreende quais são as funções do Data Analytics, vamos pensar em algumas formas de utilização deste recurso na prática.

Entre as principais vantagens do Data Analytics estão as possibilidades de análise da concorrência e do comportamento dos seguidores da sua empresa nas mídias sociais.

Além disso, você pode usar o Data Analytics para o desenvolvimento de produtos ou serviços a partir dos dados obtidos sobre seus clientes.

Outra possibilidade é o desenvolvimento de uma previsão de faturamento. E é claro que não poderíamos deixar de citar a tomada de decisões mais adequadas e pertinentes.

Como foi dito no tópico anterior, é importante a definição das perguntas que se quer responder com a utilização do Data Analytics.

É claro que você pode obter informações que vão te ajudar e sobre as quais você não tinha pensado inicialmente, mas é fundamental saber quais são os principais questionamentos que precisam de respostas para direcionar a análise de dados e obter resultados relevantes para a sua empresa.

Como a tecnologia de Data Analytics permite o trabalho com dados originários de diversas fontes, com as perguntas elaboradas com base em sua estratégia de negócios, será bem mais simples a aplicação deste recurso.

Considerações finais

Em resumo, podemos dizer que o Big Data e o Data Analytics se complementam e podem ser utilizados conjuntamente em sua empresa.

Enquanto o primeiro diz respeito ao acúmulo de um grande volume de informações variadas, o segundo envolve a organização, interpretação e auxílio dessas informações na tomada de decisões importantes.

E, quando se pensa em tomada de decisões, um outro assunto interessante são as ferramentas de Business Intelligence. Você já ouviu falar desse conceito? Acesse nosso artigo sobre esse assunto e veja as aproximações entre Data Analytics e Business Intelligence.