No mundo atual orientado por dados, os termos Business Intelligence (BI) e data analytics tornaram-se quase sinônimos e, embora sejam parecidos, os dois não são exatamente os mesmos. De fato, existem algumas sobreposições entre BI e data analytics, mas algumas diferenças sutis diferenciam os dois. Antes de escolher qual utilizar na sua empresa, é preciso se certificar de considerar esses detalhes para implantar e manter uma estratégia de dados bem-sucedida.
Continue lendo para aprender as definições de cada termo, bem como suas semelhanças, diferenças e por que eles podem ser – e muitas vezes são – usados de forma intercambiável.
O que é Business Intelligence?
O BI é uma coleção abrangente de processos que visam melhorar aspectos de sua organização, aproveitando e utilizando dados criados por meio de operações diárias. Esses usos incluem benchmarking, identificação de tendências de mercado e muito mais. Conduzido de forma estruturada e periódica, o BI é entregue ao usuário de negócios médio na forma de relatórios de negócios fáceis de entender.
E o que é data analytics?
Data analytics é um conceito mais amplo para extrair insights de dados brutos e não estruturados. A análise de dados, como também é chamada, pode se referir a qualquer forma de análise — por meio de planilhas, bancos de dados ou aplicativos — para identificar tendências passadas e prever ocorrências futuras, concentrando-se em tarefas mais investigativas. Os processos de análise de dados se enquadram em uma das quatro categorias:
- Descritiva: a análise descritiva se concentra em resumir dados brutos de maneira significativa, bem como transformar os dados para prepará-los para uma análise mais profunda posteriormente. A análise descritiva também converte os dados brutos em um formato facilmente compreensível por usuários de negócios padrão. Isso inclui indicadores de negócios tradicionais, criados para serem observados regularmente;
- Diagnóstica: a análise de diagnóstico compreende os dados que foram transformados por meio de análise descritiva e posteriormente analisados com o objetivo de descobrir por que o desempenho aumentou ou diminuiu. Esse tipo de análise ajuda a analisar tendências anteriores em dados para identificar claramente suas causas;
- Preditiva: a análise preditiva se concentra na previsão do futuro com base nas tendências dos dados anteriores. Esses modelos preditivos são mais bem-sucedidos quando uma grande quantidade de dados está disponível;
- Prescritiva: a análise prescritiva é uma forma avançada de análise que melhora a tomada de decisões analisando possíveis resultados futuros das decisões atuais. Ela responde a perguntas como “O que deve ser feito?” ou “Como fazemos isso acontecer?”
As semelhanças entre Business Intelligence e data analytics
Com as definições acima em mente, aqui estão alguns fatores que BI e análise de dados têm em comum.
- Coleta de informações valiosas: tanto para BI quanto para análise de dados, o objetivo geral é gerar insights valiosos de dados para beneficiar a organização. Esses benefícios podem ser obtidos de várias maneiras, como identificar pontos problemáticos na estratégia de negócios atual ou melhorar estratégias de negócios futuras;
- Processo semelhante: as técnicas de BI e análise de dados passam por uma ordem semelhante de processos para atingir seu objetivo. Por exemplo, uma etapa crucial tanto na análise de dados quanto nos procedimentos de BI é a coleta. Esta é uma etapa particularmente vital, pois dados de baixa qualidade podem gerar insights de baixa qualidade, resultando em tomadas de decisões falsamente informadas e oportunidades perdidas;
- Fornecimento de insights acionáveis: BI e análise de dados resultam na geração de informações e insights. Além disso, esses insights devem ser relatados a vários usuários internos e externos. Depois de passar por várias formas de análise, os insights gerados devem ser apresentados de forma abrangente para aprimorar a tomada de decisões e abordar os pontos fracos existentes na atividade da organização.
As diferenças entre Business Intelligence e data analytics
Agora, vamos ver as principais diferenças entre BI e data analytics.
A análise de dados pode se referir a vários processos de análise que começam especificamente com dados brutos e sujos. Por outro lado, o BI abrange apenas aqueles que envolvem dados já refinados e estruturados provenientes de data warehouses e que estão especificamente relacionados à melhoria das operações de negócios no dia a dia.
Essas distinções também afetam quais personas têm acesso. Embora o BI seja especificamente direcionado a um público empresarial, a análise de dados é mais técnica e requer um nível mais alto de conhecimento matemático em codificação e algoritmos para buscar insights em enormes conjuntos de dados brutos.
Outra diferença significativa entre análise de dados e BI, especificamente relacionada ao aplicativo de negócios, é determinada pela posição do consumidor de dados visado.
O BI se concentra principalmente no consumo interno da equipe. Em outras palavras, os usuários internos da empresa — com o objetivo de otimizar processos e melhorar a tomada de decisões — observam os dados gerados pelas operações diárias. Embora a distinção sugira que o BI não gere receita diretamente para o negócio, ele ainda pode aumentar significativamente a produção geral.
Por outro lado, a análise de dados é frequentemente usada como uma ferramenta de geração de receita fornecida para usuários externos. Ela pode ser adicionada a um produto (ou serviço) já existente para incentivar a adoção e aumentar o valor do produto. Como resultado, a análise de dados também pode gerar receita diretamente para a organização que comprou a solução e a implementou em seu produto; esses casos de uso são chamados de análises incorporadas ou voltadas para o cliente.
Em vez de olhar para BI e análise de dados como conceitos concorrentes, eles devem ser usados simultaneamente – tanto para aprimorar as operações do dia a dia quanto para informar a estratégia de negócios de longo prazo. Compreender as semelhanças e diferenças entre BI e análise de dados ajudará você a alavancar seus recursos da maneira mais eficaz e impactante.
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