Termos da Era Digital

O mundo digital chegou, com ele novos termos e uma nova questão: como diferenciá-los?

“Na velocidade com que surgem inovações em TI, é normal que a gente acabe confundindo alguns conceitos” essa frase do Jorge Mendes, diretor de Business Intelligence da MJV Tecnologia & Inovação, resume bem a realidade que vivemos atualmente. Novas tecnologias surgem, com isso novos termos e precisamos estar atentos para que possamos nos inserir nesse contexto sem cometer erros. É natural que a princípio exista uma certa confusão entre essas novas terminologias, mas precisamos ter em mente que, apesar de se tratar de maneiras de lidar com os dados, cada uma delas tem seu nicho de atuação e suas particularidades. Como dito em posts anteriores, o volume de dados criados no mundo todo (fotos, vídeos, comentários, mensagens, áudios e etc) vem crescendo de maneira exponencial, com previsão de atingir o valor de à 180 zettabytes em 2025. Todas essas informações vêm sendo usadas com o objetivo de produzir insights, permitirem uma melhor organização dos negócios e vamos agora destrinchar exatamente como cada termo funciona.

BIG DATA

É o termo usado para descrever os enormes volumes de dados que não podem ser processados de maneira efetiva por tecnologias convencionais. O processamento permitido por ele começa nos dados brutos que não tem nenhum tipo de organização. Além disso, não conseguem ser armazenados em um memória de um computador normal e não é possível aplicar os mesmos modelos estatísticos usados em um volume menor de dados.

Resumidamente entende-se como Big Data o grande volume de dados, estruturados ou não, que são produzidos diariamente.

DATA SCIENCE

Podemos dizer que a Data Science é uma soma de matemática, programação, estatística, machine learning, solução de problemas e a habilidade de capturar, limpar, preparar e alinhar os dados. Sendo assim, trata-se de um campo que busca abranger todas as medidas necessárias para limpeza, preparação e análise de dados.

De maneira resumida: Data Science é um termo abrangente para técnicas que serão utilizadas com o objetivo de extrair dados e obter informações a partir de um conjunto de dados.

DATA MINING

Segundo Jorge Mendes, pode-se definir Data Mining como:

“Se Big Data é o conceito da explosão de dados, Data Mining é a forma como se trata esses dados, criando processos e parâmetros para melhor interpretá-los. São técnicas de recuperação de informação, reconhecimento de padrões, estatísticas e ferramentas de inteligência artificial, que permitem o tratamento estratégico das informações”.

Sendo assim, pode-se explicar Data Mining como o termo que descreve o uso de processos para explorar grandes quantidades de dados buscando padrões consistentes e com objetivo de descobrir relações sistemáticas entre eles: subconjuntos de dados.

DATA ANALYTICS

Este termo está relacionado com o processo de análise do conjunto de dados na busca de respostas e boas informações. Normalmente, é necessária uma inferência do profissional, baseada em sua experiência, em relação aos dados e no processo que será escolhido. Para tal, normalmente são aplicados algoritmos ou algum processo de automação para que esses insights serem gerados. Diversas empresas, de todos os ramos, aplicam Data Analytics com o objetivo de tomarem melhores decisões acerca de seus processos.

Resumidamente definimos Data Analytics como a ciência que examina dados brutos com o objetivo de extrair conclusões, respostas e informações importantes daquele conjunto.

Com isso, percebemos que apesar de parecidos realmente cada termo apresenta sua importância e sua aplicação específica.

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