O que seu negócio precisa?

Hoje, é praticamente impossível levar nossas vidas sem dados. Esta é a única razão pela qual os dados se tornaram um dos aspectos mais críticos das empresas. Assim, há uma necessidade constante de tecnologias que tenham o potencial de transformar os dados disponíveis para que os objetivos do negócio sejam atendidos. Neste mundo mágico dos dados, parece haver muita confusão entre ciência de dados, análise de dados e big data. Tendo isso em mente, falaremos sobre Ciência de dados versus análise de dados versus big data: do que sua empresa precisa?

Ciência de dados

A ciência de dados é essa abordagem multidisciplinar que lida com a análise de dados complexos, criando novos algoritmos de análise e ferramentas para processamento e purificação de dados e até mesmo criando visualizações poderosas e úteis. Tudo, desde limpar os dados, prepará-los até sua análise – tudo isso é o que é a ciência de dados. A ciência de dados é a implementação de várias técnicas que são usadas para extrair insights e informações dos dados disponíveis.

Aplicações da ciência de dados

A ciência de dados atendeu a uma ampla gama de aplicativos – sistemas de recomendação, pesquisa na Internet e anúncios digitais, para citar alguns.

Análise de dados

A análise de dados nada mais é do que o processo de análise de dados para extrair dados significativos de um determinado conjunto de dados. O principal objetivo da análise de dados é ajudar indivíduos ou organizações a tomar decisões informadas com base em padrões, comportamentos, tendências, preferências ou qualquer tipo de dados significativos extraídos de uma coleção de dados. Basicamente, a análise de dados inclui a aplicação de um processo algorítmico e/ou mecânico para obter insights e executar vários conjuntos de dados. Todo o processo envolve tudo, desde a inspeção, limpeza, transformação até a modelagem de dados. A função de trabalho de um analista de dados inclui a realização de análise exploratória de dados para visualizar os dados. Em seguida, eles filtram e limpam os dados verificando os relatórios gerados com a ajuda de várias ferramentas de análise de dados, como R, Python, etc.

Aplicações de análise de dados

Existem inúmeras aplicações de análise de dados. Algumas das principais indústrias incluem – o setor de saúde, onde a análise de dados é usada para rastrear e otimizar o fluxo de pacientes, tratamento e equipamentos usados ​​em hospitais, indústria de jogos, onde o trabalho é coletar dados para otimizar e gastar dentro e entre jogos, indústria de viagens, onde as empresas de viagens podem obter insights sobre as preferências do cliente.

Big data

Big data, tão evidente quanto o nome, nada mais é do que um grande volume de dados. Esses dados são tão grandes que não podem ser processados ​​efetivamente com os aplicativos tradicionais. Como as ferramentas e técnicas tradicionais de gerenciamento de dados não podem lidar com um volume tão grande de dados, os data warehouses e os data lakes surgiram como as soluções principais. Um ponto que vale a pena notar é que big data é usado para analisar insights, o que pode levar a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.

Aplicações de big data

Numerosos setores geram dados significativos. O setor financeiro depende muito de big data para detecção de fraudes, análise operacional, análise de conformidade e muito mais. Além disso, o setor de varejo também faz uso de big data para entender melhor os clientes. Além desses dois, inúmeros outros setores tomam decisões mais bem informadas com base no big data coletado.

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