Em um mundo globalizado com os avanços da tecnologia, muitas empresas estão deixando de lado o padrão intuitivo de tomar decisões e evoluindo para uma tomada de decisão baseada em dados.  

A internet foi a principal responsável pela evolução de muitas áreas da tecnologia, entre elas, a área de Data Analytics. Com a internet, muitos processos foram automatizados e se tornou mais fácil coletar informações e alimentar banco de dados de forma instantânea e com custos muito menores. Nesse ambiente surge a Data Analytics, que em tradução literal significa Análise de Dados. Essa área tem se tornado muito mais presente nos últimos anos e empresas de todas as áreas tem demandado por profissionais com conhecimentos em Business Intelligence, Data Driven e estatística.  

O que é Data Analytics ?  

A Data Analytics é a ciência responsável por coletar, ler, interpretar e tomar decisões em grade volume de dados. Muito próximo ao trabalho estatístico realizado até então, a grande diferença da data analytics está na utilização de softwares, maiores volumes de dados e diagnóstico dos dados em ferramentas auxiliares.  

Essa área tem se tornado cada vez mais presente no cotidiano porque havia limitações tecnológicas anteriores que fazia com que a data analytics fosse pouco desenvolvida. Com computadores com softwares e hardwares mais velozes, é possível minerar, organizar e estruturar dados de diversas fontes e em uma velocidade capaz de atender a soluções não somente acadêmicas, mas agora a soluções reais do mundo econômico.  

O que é Data Science e Big Data e por que eles não são a mesma coisa de Data Analytics?  

No ambiente da revolução 4.0 muitas áreas se desenvolveram e integraram para em coletivo conseguir propor respostas a problemas reais. Nesse sentido há confusões sobre o que é data analytics, data science e big data. São a mesma coisa ou coisas diferentes?  

Big Data  

A big data é o grande acúmulo de dados gerado por uma ou mais fonte de dados. Recebe esse nome pelas características de aumentar o seu volume de dados exponencialmente e diversas variedades de dados e formatos de informação.  O grande objetivo das empresas em relação a big data é saber definir uma estratégia para armazenar, organizar e interpretar esses dados.  

Data Science  

A ciência de dados, também chamada de data science, tem o objetivo de analisar os dados de forma mais técnica e mais voltada para a área de tecnologia da informação. Diferentemente do da data analytics, o cientista de dados tem uma formação mais voltada para ciências da computação, sistema de informação ou tecnologia da informação, enquanto o profissional atuante em a data analytics tem um perfil mais voltado para estatística e matemática.  

A área de data science exige do profissional soft skills como linguagem de programação em Python, Matlab, R e SQL.  

Importância do profissional de Data Analytics no mercado 

O aumento da procura de empresas por essa área está relacionado a resolução de problemas corporativos, industriais e tecnológicos. O profissional será responsável pela previsão de demandas e tendências de produtos e serviços a partir de dados, gerenciamento de riscos, gerenciamento de conflitos, identificação de padrões de consumo e comportamento de clientes, identificação de oportunidades de negócio e segurança da empresa entre diversas outras aplicabilidades possíveis para o profissional.