Qual a diferença entre Data Analytics e Big Data?

Data analytics é o processo de explorar, transformar, e analisar informações para identificar tendências e padrões, que revelam insights significativos e que dão suporte à tomada de decisões. Apesar do Big Data e do Data Analytics serem frequentemente confundidos o Big Data refere-se ao amontoado de dados que são captados e acumulados durante um determinado período de tempo. Já o Data Analytics, permite que esses dados sejam analisados e compreendidos para que assim possam se transformar em informações.

Dois pontos importantes:

Big Data para obter respostas

O Big Data proporciona uma visão completa dos principais desafios enfrentados pelas empresas e sobre e seus vários processos envolve responder algumas perguntas, como “o que o cliente busca em nossos produtos?” e “por que alguém escolhe uma marca e não outra?”.

Os dados detalhados permitem que essas perguntas sejam respondidas de maneira assertiva.

Data Analytics para visualizar respostas

Sozinho o Big Data não é uma estratégia eficiente para visualizar respostas de algumas questões, por isso, Data Analytics se torna tão important, púor conseguir organizar e colocar todos esses dados em perspectiva com informações mais claras.

O Data Analytics lida também com ferramentas de visualização, como dashboards intuitivos com respostas em tempo real. Esses recursos permitem que uma empresa tome decisões de acordo com os dados analisados

Hoje no mercado existem diferentes tipos de análises que são capazes de auxiliar as empresas, a lapidar os seus dados e transformá-los  em oportunidades de negócios ou de crescimento. Através dessas análises é possível entender o comportamento dos consumidores e as tendências de mercado. A seguir vamos falar sobre algumas dessas análises :

Quais são os 4 tipos de Data Analytics:

Análise Preditiva

É um dos modelos mais conhecidos essa análise utiliza métodos históricos e estatísticos para responder à pergunta “o que acontecerá?” em outras palavras é uma análise que tende através dos dados traçar parâmetros de comportamentos para tomadas de decisões futuras.

Análise Prescritiva

Essa análise demostra as possíveis consequências de uma tomada de decisão na empresa. Pode ser entendida como a resposta à pergunta “o que devo fazer?”  assim, uma vez que uma meta é traçada, conseguimos identificar os possíveis caminhos que devem ser percorridos para alcançá-la.

Análise Descritiva

É utilizada para ações imediatas responde à pergunta “o que aconteceu?” assim é possível entender o impacto no presente, sem que esse tenha qualquer relação com o passado ou o futuro.

Análise Diagnóstica

Compreende as causas de um evento que levaram a um determinado problema em processo, e responde à pergunta “por que isso aconteceu?” A partir disso, pode-se traçar estratégias para aprimorar os resultados sem que os erros anteriores sejam cometidos novamente.

Independente do tamanho ou do ramo de atuação da empresa, ela esta constantemente gerando dados, então se você como gestor busca diminuir os riscos e aumentar a assertividade para tomada de decisões do seu negócio o ideal é explorar as possibilidades de implantação do Big Data e Analycs, visto que, recentemente uma pesquisa observou o efeito de um único conjunto de ferramentas e métodos comuns ao longo da empresa para acessar e analisar dados, observando que, dos 26% que fazem isso corretamente, 80% superaram suas metas de negócios.

Sobre Janaina Valim 77 Artigos
Como Analista de Dados, minha paixão é desvendar insights valiosos e transformá-los em estratégias de sucesso. Constantemente em busca de novos conhecimentos, minha jornada vai além das planilhas e gráficos. Fora do mundo dos dados, sou uma apreciadora entusiasta de vinhos e cervejas, sempre em busca de novos sabores e experiências.

1 Trackback / Pingback

  1. Dados transacionais e dados analíticos - 4Future

Faça um comentário

Seu e-mail não será divulgado.


*