Big Data Vs. Data Science Vs. Data Analytics

No primeiro quadrante, há um elefante dentro de uma engrenagem para se referir ao volume de dados trabalhado. No segundo, um cientista que ilustra como quem usar os dados irá trabalhar, sendo este o cientista de dados (Para conhecer melhor da profissão, clique aqui). E no último, um gráfico, que demonstra como os dados são organizados.

Como vimos em postagens anteriores, o Big Data é uma forma de falar de dados, ou seja, informações, que vem se mostrando de suma importância juntamente a sua análise. Mas também há outros conceitos que se referem a análise de dados, sendo eles: Data Science e Data Analytics. Esses termos são facilmente confundidos devido a sua semelhança e o quanto um pode completar o outro, então iremos dissociá-los:

Primeiro, deve se entender o que é Data Science. Como o próprio nome diz, se refere a "ciência", abrangendo, ela, todas as técnicas de limpeza, preparação e análise de dados. Ou seja, não necessariamente, grandes volumes de dados e assim o separamos do Big Data.

O Big Data é, então, o grande volume de dados que precisa ser armazenado, organizado e analisado e daí vem o Data Analytics. Ambos conceitos se completam, pois o Data Analytics utiliza-se de dados do Big Data para gerar resultados e estratégias, através da descoberta de padrões e geração de insights. No fim, os três termos acabam andando sempre juntos, se complementando e formando a poderosa tríade do uso de dados e inovando cada vez mais a forma do uso das tecnologias.
Ainda, dentro do nosso blog, vocês podem saber sobre mais de cada um seguindo os links abaixo:

• Data Science 
• Big Data 
• Data Analytics 

Fontes:
Descubra a diferença entre: data science, big data e data analytics


Por: Letícia Silveira Martins