No mundo moderno, a gestão de dados se tornou uma peça fundamental para o sucesso de empresas e organizações em todo o mundo.

E no Brasil, não é diferente, pois a necessidade de compreender e utilizar as grandes quantidades de informações disponíveis, tem impulsionado o surgimento e a evolução de duas áreas-chave: Big Data e datatech.

Termos que têm se tornado cada vez mais comuns em discussões sobre tecnologia e negócios. Para tanto, compreender suas diferenças e aplicações é essencial para profissionais e empresas que desejam se manter competitivos no mercado atual.

Definição de Big Data e datatech

Para quem não conhece ainda ou está se familiarizando, Big Data trata do vasto conjunto de dados que cresce exponencialmente a cada dia e que desafia as capacidades tradicionais de processamento e análise.

Por outro lado, datatech, ou Tecnologia de Dados, engloba o conjunto de ferramentas, técnicas e metodologias utilizadas para coletar, processar e extrair insights valiosos desses dados.

Ou seja, enquanto o Big Data se concentra nos próprios dados, a datatech trata da tecnologia por trás da gestão e análise dessas informações.

Escopo e aplicação

Empresas de Big Data e datatech encontram aplicação em uma variedade de setores, desde o mercado financeiro até o ramo de saúde e varejo.

No setor de saúde, por exemplo, o Big Data pode ser usado para analisar grandes conjuntos de dados médicos e identificar padrões que levam a diagnósticos mais precisos.

Já na área financeira, essas tecnologias são utilizadas para detecção de fraudes e análise de riscos.

Volume e variedade de dados

Mas vale dizer que a principal diferença entre Big Data e datatech reside no volume e na variedade de dados que cada um lida.

O Big Data lida com conjuntos de dados extremamente grandes e diversos, incluindo dados estruturados e não estruturados como texto, áudio e vídeo.

A datatech se dedica ao processamento eficiente desses dados, utilizando tecnologias como computação em nuvem e algoritmos de aprendizado de máquina para lidar com tudo isso.

Tecnologias e ferramentas

Então tratando das tecnologias, elas oferecem oportunidades para profissionais que desejam mergulhar nesse mundo da análise de dados.

Com uma gama de recursos de aprendizado disponíveis, desde cursos online gratuitos até programas de certificação profissional, há muitas maneiras de adquirir habilidades nessas áreas e se destacar no mercado de trabalho. Sendo que algumas dessas ferramentas e tecnologias são:

• Hadoop: Uma estrutura de software de código aberto para armazenamento e processamento distribuído de conjuntos de dados grandes em clusters de computadores que existe desde 2006 e é amplamente utilizado para lidar com o processamento de Big Data.

O Hadoop pode ser acessado por meio da Apache Software Foundation e de distribuidores de serviços em nuvem, como a Amazon Web Services e o Microsoft Azure. Há uma variedade de cursos online e presenciais disponíveis para aprender sobre Hadoop, oferecidos por instituições de renome e plataformas de e-learning.

• Apache Spark: Como mencionamos o Apache Spark, vale explicar que é uma poderosa ferramenta de computação em memória que oferece processamento rápido de dados em grande escala e que se tornou uma escolha popular para processamento de Big Data devido à sua velocidade e facilidade de uso.

Pode ser acessado através da Apache Software Foundation e também está disponível em serviços em nuvem como AWS e Azure.

• MongoDB: O MongoDB é um banco de dados NoSQL de código aberto que oferece alta escalabilidade e flexibilidade para armazenamento e gerenciamento de dados não estruturados.

Lançado em 2009, também ganhou rapidamente popularidade devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente.

• Tableau: Plataforma de visualização de dados que permite aos usuários criar, compartilhar e colaborar em visualizações interativas de dados que existe desde 2003 e é amplamente utilizado em empresas de diversos setores para análise e tomada de decisões baseadas em dados.

Também tem uma variedade de cursos disponíveis para aprendê-lo que cobrem desde fundamentos de visualização de dados até técnicas avançadas de análise.

• TensorFlow: Biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina e inteligência artificial desenvolvida pelo Google.

Desafios e oportunidades

Os desafios enfrentados por Big Data e datatech incluem questões de privacidade e segurança dos dados, além da complexidade de lidar com grandes volumes de informações.

No entanto, essas tecnologias também oferecem oportunidades significativas para empresas que desejam tomar decisões mais informadas e eficazes, baseadas em dados precisos e relevantes.

À medida que avançamos para o futuro, é esperado que as Big Datas e as datatechs continuem a desempenhar papéis cruciais na transformação digital de empresas e organizações em todo o mundo.

Com o surgimento de novas tecnologias e metodologias, como análise preditiva e computação quântica, essas áreas estão evoluindo rapidamente para lidar com demandas cada vez mais complexas e desafios tecnológicos.

Por esses e outros motivos é que acompanhar as tendências e desenvolvimentos se tornou importante para profissionais e empresas que desejam se manter relevantes e competitivos no mercado em constante mudança.