Estimativas apontam que o mercado de Big Data e a Análise de Dados no Brasil vai crescer 27% até 2026. Contudo, embora parecidos, esses dois termos representam conceitos distintos.
Para se inserir nesse mercado em crescimento, é preciso compreender esses conceitos. Neste artigo, exploraremos as diferenças entre Big Data e Análise de Dados e como cada um pode ser usado para extrair informações valiosas dos dados. Vamos lá?
O que é Análise de Dados?
A análise de dados é um processo que utiliza diversas técnicas e procedimentos com o objetivo de transformar dados em novas informações e insights relevantes. Sua aplicação se popularizou no mundo acadêmico e corporativo.
De modo prático, podem ser utilizadas dezenas de técnicas e ferramentas para operacionalizar esse processo, a depender dos tipos de análise de dados efetuados. Alguns exemplos de estratégias empregadas são:
- uso de ferramentas de visualização de dados (Google Data Studio, PowerBI, etc.);
- utilização de soluções de bancos de dados (SQL Server, MySQL, MariaDB, entre outros);
- emprego de gráficos, infográficos, imagens e textos para apresentar as análises realizadas;
- entre outras táticas.
Baixe o guia completo sobre
Data Analysis
O que é Big Data?
Como a tradução do termo sugere, big data designa um conjunto gigantesco de dados, e a quantidade de dados produzida no mundo é cada vez maior. Em 2025, estima-se que a humanidade terá gerado 175 zettabytes de dados – cada zettabyte tem 1 trilhão de gigabytes.
Outro bom conceito foi criado pelo Gartner Group, que entende o big data como “grandes ativos de informação de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade de informações que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações”.
A definição proposta pelo grupo destaca, ainda, que o big data, em última análise, permite melhorias na tomada de decisões e na automação de processos.
Por fim, vale lembrar que o termo também serve para denominar a combinação de tecnologias de gestão de dados, que tem evoluído a partir da necessidade de gerir esses grandes volumes de bits.
Qual a diferença entre Big Data e Análise de Dados?
A diferença fundamental entre Big Data e Análise de Dados está no volume de dados processados, e nos objetivos de cada estratégia.
Para trabalhar com Big Data, usam-se ferramentas de processamento de dados de alta capacidade. Ademais, podem ser empregados modelos avançados de análise e mineração de dados, com o auxílio de computadores que exploram grandes conjuntos de dados.
Assim, o Big Data pode exigir a construção de sistemas de processamento de dados próprios. Ou, ainda, o uso de arquitetura de software para desenvolver soluções de distribuição e mineração desses dados.
Diferentemente do Big Data, a Análise de Dados costuma partir de um conjunto menor de dados, com um intuito distinto. Embora analistas de dados possam lidar com bancos de dados (MySQL, MariaDB), e até mesmo com linguagens de programação (Python, Java, etc.), a atuação desses profissionais está mais focada na:
- visualização de dados;
- criação de comparações e correlações entre dados;
- estruturação de padrões, métricas e indicadores.
Qual a relação entre Big Data e Análise de Dados?
Embora designem coisas diferentes, Big Data e Análise de Dados estão profundamente interligados. Isso porque, quanto maior o volume, variedade e velocidade dos dados disponíveis para a Análise de Dados, mais disruptivos e amplos serão os resultados alcançados.
Assim, estarão um passo à frente aquelas empresas que utilizarem o Big Data em suas análises. Isso significa incluir:
- trilhões de dados e metadados gerados digitalmente, por dispositivos e sistemas ligados à operação da organização;
- bancos de dados públicos;
- dados sociais (social data), gerados pela navegação na internet, em sites e redes sociais;
- entre outras fontes.
A combinação de análise de dados e Big Data, portanto, leva a resultados mais precisos e afinados, além de ter potencial para gerar insights realmente novos.
Conclusão
Como você viu, a relação entre Big Data e Análise de Dados permite divisar um novo campo de trabalho para inúmeros profissionais. Contudo, para surfar nessa onda de oportunidades é preciso buscar conhecimento.
O Infnet é pioneiro no ensino de tecnologia à distância no Brasil. Atualmente, conta com bootcamps, graduações e pós-graduações na área de dados . Entre as muitas opções, destaque para a Pós-Graduação MIT em Engenharia de Dados: Big Data, que oferece formação avançada, em apenas 11 meses. Confira!
