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Análise de Dados - 03/02/2021

Data Analytics e Big Data: Você sabe a diferença entre esses dois termos?

Descubra as características marcantes do Data Analytics e do Big Data para entender as necessidades do seu negócio

Data Analytics e Big Data: Você sabe a diferença entre esses dois termos?

Utilizar os dados para visualizar pontos de melhoria deixou de ser um diferencial marcante para as empresas e passou a ser uma obrigação. Afinal, é preciso sempre buscar meios de oferecer serviços acima das expectativas para reter os clientes.

Não basta ter boa vontade e soluções interessantes para gerenciar os dados com perfeição. Também é necessário utilizar ferramentas da melhor forma possível para obter insights valiosos, que vão ajudar a identificar tendências de consumo e ações vitais para atingir uma performance notável. 

Cientes disso, neste artigo, vamos abordar características marcantes do Data Analytics e do Big Data. A intenção é contribuir para esses dois mecanismos serem adotados com eficiência.

Confira!

O que é Big Data?

Big Data é uma ferramenta que trabalha com um grande volume de informações que não podem ser processadas humanamente, tão pouco por meio de softwares tradicionais. Sua tecnologia atua com dados que não estão agregados e que, em muitos casos, não podem ser armazenados em apenas um computador.

Seus recursos têm a capacidade de trabalhar com dados estruturados ou não, o que é um diferencial importante para as companhias. Além disso, o Big Data é adotado para obter insights valiosos, que ajudam bastante na tomada de decisão e na montagem de estratégias para expandir as vendas.

Em resumo, além de gerenciar volumes consideráveis de informação, o Big Data administra informações de vários tipos e pode processá-las de forma ágil. Trata-se de uma ferramenta que propicia uma visão aprimorada de um determinado contexto por meio de funcionalidades inovadoras.

O que é Data Analytics?

Data Analytics é um recurso que permite examinar dados brutos para verificar padrões e obter insights sobre grupos de informação avaliados. Dessa maneira, contribui para tirar conclusões valiosas para empresas com base na análise, organização e interpretação de dados corporativos coletados.

Também vale ressaltar que ele é uma metodologia criada por meio de tecnologias e sistemas específicos com a principal meta de facilitar a tomada de decisão. Não à toa, o Data Analytics pode ser utilizado em vários segmentos.

Na prática, ele colabora para verificar ou questionar teorias e modelos já adotados. Isso é muito relevante para uma corporação ter mais foco na melhoria contínua dos processos e agregar mais valor aos produtos e serviços.

Por outro lado, diferentemente do Big Data, o Data Analytics exige uma grande capacidade de análise em virtude da importância de interpretar corretamente as informações vitais para gerar um diferencial competitivo nas empresas.

3 Principais diferenças entre Data Analytics e Big Data

Há fatores que devem ser levados em consideração na hora de diferenciar Data Analytics e Big Data. Para você entender isso melhor, vamos analisar alguns aspectos que mostram as particularidades dessas ferramentas.

Acompanhe!

1. Extensão

Não é simples pensar no tamanho de uma solução tecnológica, mas essa tarefa pode ser feita de maneira didática. Por exemplo, o Data Analytics pode ser considerado um livro, onde estão informações que devem ser interpretadas para resolver determinados problemas.

Já o Big Data pode ser definido como uma biblioteca, em que é possível encontrar todas as respostas para os questionamentos. Dessa forma, é necessário um esforço maior e automatizado de pesquisa em virtude da abrangência de informações disponíveis.

2. Estrutura

Essa diferença apresenta uma ligação direta com a característica da extensão. Afinal, o Data Analytics trabalha com informações mais bem estruturadas, o que facilita encontrar as que realmente podem ser usadas em uma tomada de decisão.

Com relação ao Big Data, vale destacar que ele contém dados que não estão estruturados, o que exige o uso de filtros e um trabalho de classificação para localizar a melhor resposta a um questionamento.

3. Ferramentas

No Data Analytics, apesar de exigir maior capacidade analítica dos profissionais, os recursos usados para modelar os dados são mais simples de serem utilizados e gerenciados. Um dos motivos é que as informações estão mais bem estruturadas para visualização.

Já para obter resultados expressivos com o Big Data, é necessário usar ferramentas tecnológicas mais avançadas que sejam capazes de automatizar o processamento e viabilizar a interpretação de um grande volume de dados.

Qual é a melhor solução para sua empresa?

Não é simples escolher a melhor opção tecnológica para uma companhia utilizar os dados de forma mais estratégica e inteligente. Por outro lado, é necessário pesquisar e analisar as alternativas disponíveis com bastante critério.

Para compreender melhor as diferenças entre Data Analytics e Big Data, é indicado buscar o apoio de uma consultoria experiente no segmento de TI, como a 2RP. Assim, torna-se mais fácil verificar quais os recursos são mais indicados para uma corporação atingir um desempenho notável.

Se está em busca de soluções tecnológicas de ponta, entre em contato conosco agora mesmo. Queremos ajudar o seu negócio a superar a concorrência!

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