Business Intelligence ou Ciência de Dados: entenda as diferenças
Descubra o que une e o que separa algumas das principais inovações guiadas por dados disponíveis hoje
Decisões mal tomadas nunca foram tão custosas. Não há nada mais frustrante do que envolver toda a empresa em um lançamento novo ou em uma campanha que tem tudo para prosperar e, no fim, não alcançar o retorno financeiro ou simbólico merecido. É nessas horas que a inovação bate à porta.
No universo das estratégias guiadas por dados, que visam resolver ou, ao menos, atenuar esses problemas, entende-se que um negócio tem de se guiar pelo caminho que pareça mais adequado e customizável frente às suas demandas. Em meio a essas soluções, aquelas impulsionadas pela Business Intelligence e pela Ciência de Dados têm mostrado cada vez mais o real valor de informações corretas no dia a dia de uma empresa. Deixa-se de lado a intuição dos gestores e entra em campo uma maior precisão.
Hoje, é muito difícil não se perder em meio a tantos termos e jargões que parecem não ter muitas diferenças entre si. Data Science? Data Analytics? Business Analytics? Isso provavelmente já aconteceu com você.
Apesar de estratégias baseadas tanto em Business Intelligence quanto em Ciência de Dados partirem de um mesmo lugar comum — isto é, a utilização estratégica de dados —, elas são bem diferentes entre si. Ao longo deste texto, vamos destrinchar o que elas são exatamente, ressaltando seus pontos em comum e aqueles que as distanciam uma da outra.
Acompanhe conosco!
Entendendo a Ciência de Dados
Com a produção exponencial de dados no ambiente digital dando sinais de que não vai parar tão cedo, a Ciência de Dados surge não só como um novo campo de estudos acadêmicos, mas também como uma maneira de apresentar soluções a empresas que não sabiam lidar tão bem com essa crescente de informações. Desse modo, ela passa a dar sentido para dados — estruturados ou não — que, antes, poderiam parecer tão desconexos. Dados não-estruturados podem parecer um desafio à primeira vista, mas o emprego das tecnologias e das análises adequadas é o que os enriquece.
Os métodos empregados pela Ciência de Dados são fundamentalmente multidisciplinares, passando pela modelagem matemática e por métodos estatísticos para que sejam feitas previsões sobre o futuro, além de técnicas de programação para transformar grandes conjuntos de dados em entregas mais palatáveis e facilitar todo o processo de análise. Tudo isso, é claro, com um vasto conhecimento empresarial por trás de cada etapa, para que se saiba com clareza quais dados são úteis em cada contexto e para que uma melhor decisão seja tomada.
(Divulgação: freepik.com)
Essa multidisciplinaridade possibilita que um maior número de diferentes técnicas computacionais seja empregado para que cada dado tenha sua qualidade assegurada. Na Twist, por exemplo, nós não apenas repassamos meramente o que um conjunto de diferentes dados diz ou significa em um determinado contexto, de forma que também estamos constantemente apontando para os problemas de consistência que ele pode apresentar e gerando métricas para garantir se ele é qualificado ou não.
A utilização de técnicas de machine learning e Inteligência Artificial permite, ainda, que padrões de similaridade sejam identificados e prontamente indicados entre dados de diferente natureza e estruturação. Essa combinação permite que organizações vão além e vejam com clareza o que antes parecia estar oculto e perdido.
E a Business Intelligence?
Segundo, a Gartner, conglomerado de pesquisas e de consultoria na área de Tecnologia da Informação, a Business Intelligence
“compreende um termo guarda-chuva, que inclui as aplicações, a infraestrutura, as ferramentas e as melhores práticas que permitem o acesso e a análise da informação para melhor e otimizar a tomada de decisões e o desempenho de uma empresa”
Na prática, o que isso significa? A Business Intelligence, ou BI, — que pode ser traduzida como Inteligência Empresarial — é entendida como o estudo estatístico de dados empresariais. No cotidiano organizacional, ela é a capacidade que um negócio teria de coletar, armazenar, monitorar, analisar e estruturar dados produzidos internamente, convertendo-os em insights e, posteriormente, em estratégias tangíveis e bem-sucedidas.
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A Business Intelligence opera, principalmente, de acordo com uma visualização eficiente de seus dados, bem como a partir de sua centralização em uma mesma plataforma — insights não vêm com dados dispersos. É necessário que fique claro o que está acontecendo, como está acontecendo e por que está acontecendo, mesmo que a máquina não faça quaisquer correlações por si própria.
Dessa forma, entendemos que uma tecnologia impulsionada pela Business Intelligence não é um manual de instruções, que irá destrinchar passo a passo o que precisa ser feito, mas que, por meio de métricas e indicadores, será capaz de indicar o estado atual de suas operações e onde elas podem melhorar. Por meio de dados concretos, descobre-se mais facilmente onde os problemas estão concentrados.
O que as une e o que as separa
De forma geral, vimos então que tanto a Ciência de Dados quanto a BI fornecem um arsenal tecnológico que parte da análise de dados para prover resultados favoráveis e uma melhor tomada de decisões. Ambos os campos fazem o possível para interpretar dados brutos e transformá-los em insights valiosos e inteligência competitiva. A diferença principal entre ambas, como vamos ver, está no foco.
Enquanto a BI é capaz de lidar apenas com dados estruturados e estáticos, as tecnologias motivadas pela Ciência de Dados conseguem lidar de modo mais ágil com a produção em tempo real de grandes volumes de dados, de diferentes fontes, independente de estarem estruturados ou não. Assim, a abordagem da Ciência de Dados é mais flexível e atende demandas mais elásticas: ao longo de todo o processo, fontes diferentes de dados podem ser adicionadas ou retiradas de uma coleta ou de um monitoramento sem grandes dificuldades ou impeditivos.
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Ao passo que a Ciência de Dados consegue entregar previsões, indicando, por meio da análise de padrões e tendências passadas, como deverá ser o futuro de uma organização, a Business Intelligence ainda se prende ao estado atual do todo. Ela consegue fornecer relatórios detalhados, KPIs e tendências atuais, mas não consegue apontar para a volatilidade de todas essas informações e as mudanças pelas quais elas poderão passar em breve.
Em um mercado de competitividade crescente, a utilização certeira dos dados passa, gradualmente, do campo dos diferenciais para o campo das necessidades. O valor de uma boa ideia ninguém consegue esvaziar, mas, no longo prazo, ela servirá cada vez menos se não for alavancada da maneira correta. Na Twist, nossas soluções baseadas na Ciência de Dados não querem responder apenas às perguntas que você já tinha em mente, mas querem permitir que você possa ir além e descobrir muito mais.
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