Main Differences Between Big Data, Data Science, and Data Analytics

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min
Created in:
Nov 18, 2020
Updated:
6/26/2024

Com uma variedade de termos para assuntos parecidos, fica difícil de saber o que cada um realmente significa, certo?

Para descomplicar a sua vida, preparamos um material com as principais diferenças entre os três conceitos.

Vamos definir o que são, explicar qual o objetivo de cada um e quais são as principais atividades dos profissionais dessas áreas.

Quer saber mais? Aproveite este conteúdo!With a variety of terms for similar subjects, it's hard to know what each one really means, right?

To make your life easier, we have prepared a material with the main differences between the three concepts.

Let's define what they are, explain what the purpose of each one is and what are the main activities of professionals in these areas.

Want to know more? Enjoy this content!

Big Data, Data Science and Data Analytics

First of all, it is important to highlight that the three areas work with the same product: data.

However, the goals and responsibilities of each are totally different and, at the same time, complementary within an organization.

Understand now the differences between Big Data, Data Science and Data Analytics.

Big Data

Every day, 2.5 quintillion bytes of data are generated, bringing new possibilities to discover and predict market opportunities and create new products.

This data set is what we call Big Data.

That is, it is a high volume of data, generated at high speed and great variety, and that cannot be processed by databases or traditional processing applications.

The main objective of the Big Data analyst is to identify data within this large set to use it in a given context relevant to organizations.

This professional works primarily on building large-scale data processing systems and architecting scalable data distribution systems.

A computer keyboard in front of a monitor
Two monitors with written lines of code and a keyboard (by Fotis Fotopoulos / Unsplash).

Not an easy task, don't you agree?

  • It requires multidisciplinary knowledge and well-developed analytical thinking.
  • It is necessary to know about business to understand the context in which the company is inserted.
  • And it is very important to have statistical skills and programming languages, such as Java and Scala.
  • In addition to knowing platforms, such as NoSQL and Mongo DB.

The key, however, to being an expert in this area of Big Data is technical skill and understanding of systems and architectures.

The challenge of Big Data is its 5Vs:

  1. Volume: The size of the data (petabyte, exabyte, zettabyte)
  2. Variety: the format of the data (tables, images, texts)
  3. Speed: How fast data is generated (per second, per minute)
  4. Veracity: the reliability of the data (sources, integrations, communication)
  5. Value: The outcomes that data brings to the business (context, problem, solution)

By working with all these Vs in the Big Data analysis process, your business will have access to important data that will ensure assertive decision-making.

Data Science

If Big Data is the data set, Data Science is the science that studies them.

The ultimate goal of this area is to extract value from data.

The data scientist is one who predicts the future based on past patterns and develops new methods of data analysis and machine learning.

It asks questions like:

  • What data sources do we have available?
  • Which ones have the most immediate value?
  • What are our options for processing this data?

Its activities are highly technical and require in-depth knowledge in statistics, Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++ languages, as well as platforms such as Hadoop and SQL.

And, finally, data science, it is essential to understand business to see the context in which the company is inserted.

With this, he combines the insights he gets from the business with his statistical and programming knowledge.

Data Analytics

It's time to present the results. Being able to turn the data into something that can be easily visualized can be challenging.

What does the data analytics professional need to pay attention to at this point?

On properly communicating important information.

This area works with the intelligent analysis of the large volume stored by companies and its main objective is to find significant correlations between data.

The professional in the area analyzes, organizes and synthesizes the data, in addition to creating reports with the most relevant information for the company.

Data reporting on a computer screen.
Data report on a computer screen (by Stephen Dawson / Unsplash).

Communication is one of the most valued skills among data analysts, in addition to, of course, mastery over business.

For them, it is not essential to know programming languages in depth, but it is essential to have ease with numbers and affinity with statistics.

You can find these services here at Indicium

One thing is certain: the importance that these services have within a data-driven organization.

So, if your company wants to develop and utilize the full power of data, we have good news!

Here at Indicium, we have professionals who are experts in all areas involving data. And they can help you.

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Big Data, Data Science e Data Analytics

Em primeiro lugar, é importante destacar que as três áreas trabalham com o mesmo produto: dados.

No entanto, os objetivos e as responsabilidades de cada uma são totalmente diferentes e, ao mesmo tempo, complementares dentro de uma organização.

Entenda agora as diferenças entre Big Data, Data Science e Data Analytics.

Big Data

Todos os dias são gerados 2,5 quintilhões de bytes em dados, trazendo novas possibilidades para descobrir e prever oportunidades de mercado e criar novos produtos.

Esse conjunto de dados é o que chamamos de Big Data.

Ou seja, é um alto volume de dados, gerado em alta velocidade e grande variedade, e que não pode ser processado por bancos de dados ou aplicações de processamento tradicionais.

O analista de Big Data tem como principal objetivo identificar dados dentro desse grande conjunto para utilizá-los em um determinado contexto relevante para as organizações.

Esse profissional trabalha principalmente na construção de sistemas de processamento de dados em larga escala e na arquitetura de sistemas de distribuição de dados escaláveis.

Um teclado de computador em frente a um monitor
Dois monitores com linhas de código escritas e um teclado (by Fotis Fotopoulos / Unsplash).

Não é uma tarefa fácil, concorda?

  • Exige conhecimento multidisciplinar e pensamento analítico bem desenvolvido.
  • É preciso saber sobre negócios para entender o contexto em que a empresa está inserida.
  • E é importantíssimo possuir habilidades estatísticas e com linguagens de programação, como Java e Scala.
  • Além de conhecer plataformas, como o NoSQL e o Mongo DB.

O segredo, no entanto, para ser especialista nessa área de Big Data é a habilidade técnica e o entendimento dos sistemas e das arquiteturas.

O desafio do Big Data são os seus 5Vs:

  1. volume: o tamanho dos dados (petabyte, exabyte, zettabyte)
  2. variedade: o formato dos dados (tabelas, imagens, textos)
  3. velocidade: a rapidez com que os dados são gerados (por segundo, por minuto)
  4. veracidade: a confiabilidade dos dados (fontes, integrações, comunicação)
  5. valor: os resultados que os dados trazem aos negócios (contexto, problema, solução)

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

Data Science

Se o Big Data é o conjunto de dados, o Data Science é a ciência que os estuda.

O grande objetivo desta área é extrair valor dos dados.

O cientista de dados é aquele que prevê o futuro com base em padrões passados e desenvolve novos métodos de análise de dados e machine learning.

Ele faz perguntas como:

  • quais fontes de dados que temos disponíveis?
  • quais delas possuem mais valor imediato?
  • quais nossas opções para processar esses dados?

Suas atividades são altamente técnicas e exigem conhecimento aprofundado em estatística, linguagens Python, R, SAS, Java, Perl, C/C++, além de plataformas, como Hadoop e SQL.

E, por fim, 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.

Data Analytics

É hora de apresentar os resultados. Conseguir transformar os dados em algo que possa ser facilmente visualizado pode ser desafiador.

No que o profissional de data analytics precisa se atentar nesse momento?

Em comunicar adequadamente as informações importantes.

Essa área trabalha com a análise inteligente do grande volume armazenado pelas empresas e seu principal objetivo é encontrar correlações significativas entre os dados.

O profissional da área analisa, organiza e sintetiza os dados, além de criar relatórios com as informações mais relevantes para a empresa.

Relatório de dados em uma tela de computador.
Relatório de dados em uma tela de computador (by Stephen Dawson / Unsplash).

A comunicação é uma das habilidades mais valorizadas entre os analistas de dados, além, é claro, do domínio sobre negócios.

Para eles, não é fundamental conhecer linguagens de programação com profundidade, mas é essencial possuir facilidade com números e afinidade com estatística.

Você encontra esses serviços aqui na Indicium

Uma coisa é certa: a importância que esses serviços têm dentro de uma organização data-driven.

Então, se sua empresa quer se desenvolver e utilizar todo o poder dos dados, temos uma boa notícia!

Aqui na Indicium, nós temos profissionais especialistas em todas as áreas que envolvem dados. E eles podem ajudar você.

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Tags:
Big data
Data science
Data analytics
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Bianca Santos

Redatora

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