Ao conhecer a diferença entre BI e data science, sua empresa se prepara para mergulhar de cabeça em um mercado que vem trazendo impactos positivos nos negócios ao longo dos anos: o mercado dos dados!
De acordo com o portal Tech Jury, 97,2% das organizações já estão investindo em big data e Inteligência Artificial (IA). Além disso, a expectativa é de que esse mercado atinja um novo patamar nos próximos anos. A previsão é de que o segmento de análise de dados atinja US$ 103 bilhões até 2023.
Para te ajudar a entender como o seu negócio pode se beneficiar da tendência que só cresce, preparamos este artigo. Continue a leitura para entender a diferença entre BI e Big Data.
Resumindo: o que é business intelligence
Business Intelligence, em português, significa Inteligência de Negócio. Trata-se de uma estratégia que tem, como base, a coleta, o agrupamento e a análise dos dados de uma empresa com o objetivo de convertê-los em informações que auxiliam na compreensão dos processos, na identificação de gaps e na tomada de decisões.
Lembre-se, porém, que não é sobre ter uma bola de cristal que fornece todas as informações em um piscar de olhos. O BI é, na verdade, um complexo processo que inicia com a coleta dos dados, mas segue ao longo de análises extensas e profundas, gerando identificadores de oportunidades de melhoria e obtenção de melhores resultados.
O que é data science
Data Science, ou Ciência de Dados, em contrapartida, é uma metodologia que combina habilidades de programação e conhecimentos matemáticos para extrair insights a partir de dados.
Diferentemente do BI, no qual a palavra-chave é avaliação, no data science, podemos falar em previsão.
Para encontrar resultados, os analistas de data science aplicam algoritmos para produzir sistemas de inteligência artificial e prever gaps e dificuldades de execução de tarefas por meio da análise preditiva de dados.
Em resumo, o profissional de data science tem, como especialidade, utilizar a análise de dados e informações para identificar padrões e prever situações futuras, evitando surpresas desagradáveis ao longo da gestão de processos.
Qual a diferença entre BI e Data Science? 3 pontos para entender
Antes de partirmos para o estudo da diferença entre BI e Data Science, é importante chamar a atenção para o fato de que ambas as estratégias não concorrem entre si. Na verdade, sai na frente a empresa que compreende que ambas se completam, e que cabe a cada equipe identificar oportunidades para aplicar Business Intelligence e Data Science de maneira coordenada.
Sabendo, por exemplo, que o business intelligence trata de uma avaliação de performance e o data science, de uma previsão de performance, cabe às empresas estruturar planos de ação que iniciem com previsões de Data Science e encerrem com análises de BI.
Além da temporalidade dos dados analisados (passado x futuro), outros elementos ajudam a entender a diferença entre BI e Data Science, como o escopo da ferramenta, possibilidades de integração de dados e habilidades profissionais relacionadas.
Veja, na tabela abaixo, um resumo das diferenças entre BI e data science
| Data Science | Business Intelligence | |
| Tipo de análise | Preditiva, Prescritiva O que vai acontecer? | Descritiva O que aconteceu? |
| Escopo | Específico | Geral |
| Habilidades profissionais relacionadas | Cientista de Dados | Analista de Negócios |
Tipo de análise
Como apontado anteriormente, a ciência de dados analisa a probabilidade de eventos e condições futuras. Para tal, toma como base a metodologia da análise preditiva, na qual os dados históricos ajudam a prever tendências de negócios, comportamento do cliente e sucesso do produto.
Também é possível encontrar resultados em data science baseados em análise prescritiva. Neste caso, o objetivo é encontrar uma solução para um problema específico — ou seja, prescrever um caminho estratégico.
Por outro lado, a inteligência de negócios (BI) analisa o que já aconteceu por meio da análise descritiva.
Por ser bastante visual e simplificado, o BI é frequentemente utilizado como apoio na apresentação de resultados e na estruturação de metas e objetivos de equipes da força de vendas.
Escopo
Por ter como objetivo a previsão de eventos ou a identificação de padrões, o data science trabalha com um escopo específico. A partir daí, parte para o estudo de dados e comportamentos com o objetivo de confirmar ou refutar a hipótese levantada.
Em contrapartida, o BI funciona a partir de um escopo amplo, aplicável em qualquer situação, desde que haja a geração de dados e informações analisáveis.
Habilidades profissionais relacionadas
Engana-se quem acredita que um mesmo profissional pode atuar em BI e data science. Na verdade, os profissionais indicados para a gestão do data science são conhecidos como cientistas de dados, e operam em paralelo aos times de TI, financeiro, gestão etc.
Já o Business Intelligence está atrelado aos analistas de negócios, embora também seja praticável por gestores e empreendedores que buscam caminhos para entender a saúde de seus processos e projetar melhorias em seus fluxos.
Análise de dados com sucesso: incorpore sistemas analíticos à rotina
Agora você sabe a diferença entre BI e Data Science, e está pronto para implementar, na empresa, uma estratégia completa de análise de dados; da preditiva à prescritiva.
Nós sabemos o quão valiosas são as informações de um fluxo comercial, sobretudo para negócios como o seu, que abriram os olhos para a importância de uma gestão data driven.
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