Coletar, analisar e utilizar dados de maneira estratégica se tornou uma importante iniciativa desde para otimizar as operações de uma empresa até para criar diferenciais competitivos. Diante disso, compreender as diferenças entre o Data Smart e Big Data é essencial para buscar o modelo mais adequado aos objetivos do seu negócio.

Enquanto Data Smart faz análises inteligentes e práticas de dados em menor escala, o Big Data foca no processamento e estudo de grandes volumes de dados complexos. Isso significa que cada um desses conceitos requer técnica e infraestruturas diferentes para serem implementados.

Quer entender mais sobre o assunto? Neste post, vamos abordar quais são as principais diferenças entre essas duas abordagens. Confira!

O que é o Data Smart?

O Data Smart se refere ao uso estratégico dos dados disponíveis no fluxo de operações da empresa, a fim de obter insights e tomar decisões mais bem-sucedidas, baseadas em informações precisas.

Esse método funciona a partir de uma fonte de dados, ou seja, Big Data, que é frequentemente atualizada e processada em tempo real, permitindo análises mais rápidas e eficientes para a resolução de desafios específicos e aproveitamento de oportunidades.

Para que isso seja possível, é necessário implementar um conjunto de tecnologias estatísticas, responsáveis por cruzar dados e identificar padrões que sejam úteis para o negócio.

Quais são as diferenças entre Data Smart e Big Data?

Embora esses dois conceitos estejam relacionados à análise de dados para otimizar operações e decisões, eles se diferenciam em termos de escala e complexidade, entre outros aspectos. Veja, a seguir, as diferenças entre Data Smart e Big Data.

Volume de dados

O Big Data se caracteriza por tratar enormes volumes de dados que podem vir de várias fontes, como redes sociais, transações comerciais e sensores. Já o Data Smart se concentra em grupos de dados menores e que podem ser controlados com facilidade, escolhidos cuidadosamente para serem relevantes e aplicáveis.

Velocidade de processamento

Se de um lado o Data Smart utiliza ferramentas e técnicas que viabilizam análises mais rápidas e eficazes com menos dados, do outro, o Big Data requer uma infraestrutura robusta para processar grandes quantidades de dados rapidamente.

Por exemplo, enquanto a primeira abordagem pode ser comparada a usar um aplicativo de gestão financeira para controlar as despesas mensais de uma pequena empresa, a segunda se assemelha a uma grande corporação que necessita de servidores potentes e software avançado para analisar transações financeiras globais simultaneamente. 

Complexidade de análise

A adoção do Big Data envolve técnicas avançadas, como Machine Learning (aprendizado de máquina) e Inteligência Artificial (IA) para encontrar padrões e percepções em dados massivos.

Para aplicar o Data Smart, a organização pode usar recursos mais simples e diretos a fim de fornecer insights claros e acionáveis.

Ferramentas necessárias

Por ser mais complexo, o Big Data precisa de investimentos significativos em tecnologia, como servidores de alto desempenho, plataformas de processamento de grandes volumes de dados, algoritmos modernos de aprendizado de máquina, e colaboradores especializados.

Em contrapartida, o Data Smart necessita de menos ferramentas, baseando-se em tecnologias convencionais, como software de análise de dados, planilhas e plataformas de análise e visualização, e uma equipe reduzida.

Quais são os benefícios do Data Smart para as empresas?

A implementação do Data Smart é ideal, principalmente, para as empresas que buscam eficiência sem grandes investimentos. Ao focar em conjuntos menores e mais relevantes de dados, esse conceito permite análises ágeis e precisas, reduzindo a demora e chances de erros no processo de tomada de decisão.

A partir das ferramentas e técnicas empregadas nesse método, você pode identificar tendência, solucionar problemas específicos e aprimorar as suas operações com uma estrutura de suporte simplificada.

Desse modo, há uma economia de tempo e recursos, bem como ganho de vantagem competitiva, visto que é possível inovar e se adaptar rapidamente ao mercado, crescendo de forma sustentável.

Para implementá-lo, é necessário integrar plataformas de análise automatizadas em todos os processos operacionais do negócio, usar métodos estatísticos para transformar os dados captados em informações úteis, e capacitar equipes para interpretá-las e definir as melhores iniciativas a serem executadas.

Como você pôde perceber, o Data Smart e o Big Data se diferenciam em seus enfoques e aplicações dentro do contexto empresarial. A adesão à primeira abordagem contribui para uma gestão mais eficiente e estratégica dos dados, promovendo escolhas e direcionamentos mais assertivos.

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Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.