Geralmente muitas pessoas que não são da área imaginam que Business Intelligence e Data Science sejam termos similares, quando na verdade um complementa o outro.
Enquanto o business intelligence usa a coleta de dados para tomar melhores decisões e saber se os investimentos feitos estão trazendo bons resultados para a empresa, a data science analisa os dados para subsidiar a tomada de decisões e gerar insights ao negócio e a produtos desenvolvidos. Ou seja, o BI olha o passado, a Data Science também é preditiva.
Neste artigo, vamos explicar de uma maneira simples a diferença entre ambos e suas principais aplicabilidades. Inicialmente, para compreender o tema é importante entender a evolução dos sistemas analíticos. Acompanhe a leitura!
A evolução dos sistemas analíticos
Numa evolução dos sistemas analíticos, após os sistemas de Business Intelligence (BI), temos os chamados sistemas de Business Analytics (BA) que usam modelos preditivos para tentar identificar prováveis eventos futuros e indicar quais seriam as ações capazes de afetar positivamente um negócio.
Nessa categoria temos os sistemas de apoio à decisão. Portanto, é no business analytics que se aplica a data science. Essa capacidade de indicar o que aconteceu e tentar prever o que poderá acontecer são traduzidas em quatro tipos de análises:
1. Descritiva: visa explicar o que aconteceu com relação a determinado evento;
2. Diagnóstica: visa indicar porque algo aconteceu, baseado em dados históricos e muitas vezes comparando períodos similares de semanas, meses ou anos distintos;
3. Preditiva: visa prever a probabilidade do que pode acontecer no futuro.
4. Prescritiva: visa prescrever o que poderia ser feito para que tal possibilidade se torne uma realidade.
A importância do modelo preditivo para as empresas
As empresas estão usando os modelos preditivos para prever as próximas movimentações do segmento, como:
identificar oportunidades futuras de negócio;
otimizar estratégias de marketing;
mapear o comportamento e hábito de consumidores e colaboradores;
operar com mais eficiência.
É necessário apontar que o business intelligence e o business analytics são um processo e ambos exigem o emprego de técnicas, tecnologias e software para funcionarem com êxito.
Qual a diferença entre business intelligence e data science
A tecnologia motivou o aumento da competitividade e o surgimento de novos mercados, tornando o cenário corporativo muito mais sagaz. Tal cenário fez com que métodos antiquados precisassem ser mudados e nesse caminho surgiram então, o business intelligence e a data science, dois processo técnicos que facilitam a sistematização e a organização dos dados de empresas com o objetivo de orientá-las às melhores decisões estratégicas.
Ambos conceitos têm muita coisa em comum. Os dois utilizam dados para trabalhar a fim de atingir seu objetivo, porém, diferem na tecnologia e na abordagem. Vamos explicar essas diferenças para você agora. Continue a leitura!
O que é business intelligence?
O business intelligence (BI) é um conjunto de metodologias, processos, tecnologias e estruturas que transformam grandes quantidades de dados que, sozinhos, podem não ser tão úteis, em informações essenciais para uma boa gestão.
Com o agrupamento de informações estruturadas em uma só ferramenta ou sistema analítico, uma empresa consegue identificar o que sabe e o que não sabe sobre suas operações como um todo, além de ser capaz de expandir seus lucros e aprimorar sua capacidade competitiva.
No business intelligence é necessário verificar os dados para descobrir as características que ajudam a entender o que havia acontecido ou estava acontecendo, essa é a função dos modelos descritivos, os quais buscam identificar padrões.
Assim sendo, o sistema de BI analisa fatos ocorridos em função de determinadas dimensões, por exemplo: pode-se analisar a saída de produtos do estoque em função do tempo, dia, mês ou ano e em função da localidade ou região na qual os clientes que compraram esses produtos estão estabelecidos, identificando assim, para quais regiões foram feitas mais entregas ao longo do tempo.
O que é data science?
O que impulsionou o crescimento exponencial da data science foi o Big Data. Apesar de não ser tão recente, esse fenômeno promoveu a construção de modelos preditivos com níveis de precisão cada vez maiores nos últimos anos e determinou a criação de um outro conceito, o Big Data Analytics, que extrai conhecimento desse grande conjunto de dados.
Para o especialista em TI, Maurício Delajustine a data science dentro de um negócio é importante em diversos aspectos principalmente por extrair dos dados insights úteis para as tomadas de decisões dentro do negócio. “Com insights assertivos sobre seu público alvo, identificando quais são seus desejos e necessidades a empresa pode realizar ações mais direcionadas e conquistando cada vez mais o cliente por exemplo.” comenta.
É importante também dizer que dentro do processo de data science, aplicamos os conceitos de BI, com as análises descritiva e diagnóstica, mas expandimos as possibilidades com as outras duas categorias de análise – preditiva e prescritiva. Como expoente dessas outras duas categorias citamos o Machine Learning, que se baseia no desenvolvimento de algoritmos que treinam máquinas virtuais e assim são capazes de tomar decisões mais assertivas sobre tomadas de decisões no futuro. A precisão do acerto se baseia na qualidade dos dados passados para a aplicação.
Em uma pesquisa recente da McKinsey & Company, metade dos executivos de todas as regiões e setores relataram maior dificuldade em recrutar cientistas de dados e talentos analíticos do que qualquer outro tipo de habilidade. A retenção também é um problema de acordo com 40% dos pesquisados.
Quer trabalhar com data science? Maurício, traz dicas valiosas para ser um bom profissional da área:
Saber trabalhar com Big Data e ter conhecimento de ferramentas que ajudam a lidar com um grande volume de dados tratados;
Ter conhecimento de algoritmos de Machine Learning para tomada de decisão;
Saber utilizar variações de linguagens de programação;
Ter foco analítico para gerar soluções técnicas para resolução de problemas complexos;
Construir um bom relacionamento com a equipe, pois o profissional vai ter contato com as áreas de TI e negócios.
Para finalizar podemos afirmar de forma sintetizada que a data science é um termo mais abrangente que o BI, englobando suas capacidades de análise e as expandindo.
Já o BI serve, principalmente, para que o gestor possa ter uma visão geral atual acerca do seu negócio, visto que os dados de todos os setores existentes em uma empresa são capturados e armazenados em um banco de dados único que será analisado (seguindo indicadores pré-determinados), para auxiliar na busca por oportunidades e também a identificação de possíveis riscos.
Esperamos que esse artigo tenha ajudado você a compreender as diferenças entre o business intelligence e a data science. Curte tecnologia? Então continue acompanhando o nosso blog, semanalmente divulgamos conteúdos novos por aqui!
