Você já ouviu falar sobre Big Data e Data Analytics? Esses termos têm sido muito utilizados no mundo corporativo e estão relacionados a uma área cada vez mais importante para as empresas: a análise de dados.
De maneira geral, Big Data refere-se a um grande volume de informações, que muitas vezes são geradas em alta velocidade e possuem diferentes formatos. Já o Data Analytics é o processo de coletar, organizar, interpretar e utilizar esses dados para gerar insights e tomar decisões mais embasadas. Em outras palavras, o Big Data fornece os dados, enquanto o Data Analytics é responsável por transformá-los em informações úteis.
Neste artigo, você entenderá como essas duas áreas se relacionam e podem ser fundamentais para o sucesso de uma empresa no mercado atual.
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Data Analytics
O que é Data Analytics
Data Analytics é o processo de analisar dados para obter insights valiosos e tomar decisões informadas. Isso envolve a coleta, transformação e organização de grandes conjuntos de dados, também conhecidos como Big Data, e sua análise para identificar padrões e tendências significativas.
A análise de dados pode ser realizada usando várias técnicas e ferramentas, como estatísticas, aprendizado de máquina e visualização de dados. O objetivo final do Data Analytics é fornecer informações precisas e relevantes para ajudar as empresas a tomar decisões estratégicas com base em fatos e não em suposições.
Em resumo, o Data Analytics é uma abordagem orientada por dados para tomar decisões de negócios mais inteligentes e assertivas.
O que é Big Data
Big Data é um termo que se refere a grandes volumes de dados que são gerados em alta velocidade e possuem diferentes formatos. Isso inclui dados estruturados, como informações armazenadas em bancos de dados relacionais, e dados não estruturados, como mídias sociais, vídeos, áudios e arquivos de texto.
O grande desafio com o Big Data é que ele é tão vasto que as ferramentas tradicionais de gerenciamento de dados não são suficientes para processá-lo. É aí que entram as técnicas de análise de dados, como o Data Analytics, que permitem a extração de informações valiosas desses conjuntos de dados massivos.
A relação entre Data Analytics e Big Data
A relação entre Data Analytics e Big Data é estreita, já que a análise de grandes conjuntos de dados é um dos principais objetivos do Data Analytics.
O Big Data, por sua vez, fornece as matérias-primas para as análises de dados, pois permite a coleta e armazenamento de informações que podem ser utilizadas para gerar insights. Já o Data Analytics ajuda as empresas a extrair informações úteis do Big Data, com o uso de técnicas como aprendizado de máquina, estatísticas e visualização de dados.
A combinação dessas áreas é conhecida como Big Data Analytics, que é essencial para as empresas que buscam tomar decisões informadas e impulsionar seus resultados.
Como um analista de dados utiliza Big Data na rotina de trabalho
Um analista de dados utiliza Big Data na rotina de trabalho para coletar e armazenar grandes volumes de dados. Eles trabalham com ferramentas e técnicas específicas para gerenciar o Big Data, como sistemas de armazenamento em nuvem, bancos de dados NoSQL e Hadoop.
Esse profissional deve garantir que os dados gerados sejam relevantes e precisos, e que estejam disponíveis para serem acessados e analisados quando necessário.
Áreas de atuação do profissional de Big Data
Agora que você já sabe como funciona a rotina de um analista de Big Data, veja algumas áreas em que esse profissional pode trabalhar e como ele pode ser relevante.
- Saúde: coletando e analisando grandes volumes de dados de pacientes, ajudando a identificar tendências e padrões que podem levar a melhores práticas médicas e de saúde pública.
- Finanças: analisando dados financeiros em grande escala, incluindo dados de transações, investimentos e riscos financeiros, auxiliando as empresas a tomar decisões informadas e gerenciar seus negócios de forma mais assertiva.
- Marketing: coletando e analisando dados de clientes e mercado para fazer com que as empresas possam entender melhor seus clientes, identificar tendências de consumo e desenvolver estratégias de marketing mais eficazes.
Como um analista de dados utiliza Data Analytics na rotina de trabalho
Um analista de dados utiliza Data Analytics na rotina de trabalho para analisar os dados coletados, identificar padrões e tendências, e gerar insights para a tomada de decisões.
Eles trabalham com técnicas de análise de dados, como aprendizado de máquina, análises estatísticas e visualização de dados para transformar dados em informações utilizáveis. O analista de dados deve interpretar e comunicar as descobertas de forma clara e concisa para as partes interessadas relevantes.
Áreas de atuação do profissional de Data Analytics
Como você viu a rotina de um analista de Data Analytics, conheça abaixo as principais áreas em que esse profissional pode trabalhar e de que forma ele pode ser útil.
- Business Intelligence: analisando dados corporativos para identificar tendências, padrões e oportunidades de negócios que podem informar o planejamento estratégico da empresa.
- Gestão de riscos: para detectar e gerenciar riscos em várias áreas, como financeira, de segurança e de saúde.
- Desenvolvimento de produtos: para descobrir necessidades do mercado e oportunidades de desenvolvimento de novos produtos.
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Em conclusão, o Big Data e a Data Analytics estão se tornando cada vez mais importantes em todas as áreas de negócios, ainda mais com a crescente demanda por profissionais com conhecimentos nessa área.
Como vimos, esses profissionais podem ajudar as empresas a coletar, armazenar e analisar grandes volumes de dados, transformando-os em insights valiosos para a tomada de decisões informadas.
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