Qual a diferença entre Business Intelligence e Data Science?

Por: Equipe OpServices em 14.06.2018
diferença entre Business Intelligence e Data Science

Compreender a diferença entre Business Intelligence e Data Science não é tão simples assim, pois ambos têm muita coisa em comum. Os dois utilizam dados para trabalhar a fim de atingir o mesmo objetivo, mas diferem na tecnologia e na abordagem.

Essas duas técnicas são excelentes, pois ajudam muito na análise dos dados disponíveis. Além disso, são dois conjuntos de métodos aplicados pelas Data Driven Enterprises, as empresas orientadas a dados. Por isso, é muito importante conhecer bem essas práticas para utilizar os dados disponíveis e subsidiar decisões estratégicas corporativas.

Neste post, vamos saber mais sobre as diferenças e as aplicações do Business Intelligence e do Data Science, e como eles contribuem para os negócios. Acompanhe!

 

O que é Business Intelligence?

Business Intelligence, ou BI, nada mais é do que a prática de coletar, ordenar, verificar e compartilhar informações com a finalidade de oferecer suporte à gestão empresarial. As organizações o utilizam para se prepararem melhor para encarar os desafios da gestão interna e do mercado atual, obtendo informações importantes para tomada de decisão em vários contextos.

O objetivo dessa técnica, que é uma subárea da ciência de dados, é transformar dados brutos em insights, a fim de que os gestores possam utilizá-los nas tomadas de decisões e para criar produtos de apoio à gestão. Ele é usado também para criar dashboards de suporte à decisão ou relatórios a partir de dados estruturados de negócio. E esse é um aspecto importante de fixar: trabalha a partir de dados estruturados.

 

O que é Data Science?

Já o Data Science, dentro do contexto de negócios, possui uma finalidade parecida com o Business Intelligence — converter os dados que ainda estão brutos em insights de negócios. Entretanto, utiliza método científico e pode trabalhar também com dados não estruturados. E para estruturá-los apoia-se em inteligência artificial e machine learning.

Dentro das organizações, a ciência de dados apoia os gestores a resolver problemas e tomar decisões baseadas em dados, seja em um banco de dados tradicional ou em Big Data. Trata-se, porém, de um estudo disciplinado das informações e dos dados peculiares ao negócio e de todos os pontos de vista de um determinado assunto, que ajuda na formulação do problema, nas possíveis soluções e na análise de resultados.

Recorra a essa técnica caso tenha muitas fontes de dados, que podem ou não estar completos, e você deseje transformar essas fontes em informações muito valiosas para ajudar nas decisões da empresa.

 

Qual a diferença entre eles?

Diferentemente do Data Science, o Business Intelligente é uma prática mais voltada para a gestão da empresa — logo, mais especializada — e a mais indicada para tomadas de decisões importantes, sendo uma prática característica da gerência ou da diretoria. Para trabalhar com BI existem ferramentas específicas, como Tableau e QlikView.

Além disso, uma outra diferença bastante clara entre os dois é que a ciência de dados trata da realização de predições futuras utilizando algoritmos avançados de machine learning. É comum também escutar sobre previsões de vendas realizadas em BI, entretanto essas previsões acontecem como uma extrapolação do passado e não com base científica.

Outro item que difere os dois é que o BI necessita de práticas de coleta e análise dos dados, e o DS de extrair as informações que serão usadas como base para decisão. Vemos que as técnicas se diferenciam tanto em natureza quanto em finalidade, ainda que tenham semelhanças em algumas funções, além de ter muita cooperação entre elas.

Para a organização, uma ótima maneira de saber qual dos dois deve ser utilizado em cada contexto é pensar no objetivo final. Se você está utilizando grandes volumes de dados, sem estruturação, e precisa utilizar algoritmos de machine learning para organizar as informações e realizar descobertas, então o Data Science certamente será a melhor opção.

Em contrapartida, se o objetivo é adquirir informações para uma decisão gerencial ou uma preparação voltada à ação, utilizando dados estruturados, então o Business Intelligence é a saída.

É notável que as necessidades das empresas vão se transformando com o passar do tempo e, por esse motivo, é essencial estar preparado para utilizar os dois. Isso pode ajudá-lo a obter os resultados desejados em cada situação, oferecendo assim as informações corretas para que sua empresa tenha o melhor desempenho.

 

Quais as tecnologias e os elementos envolvidos em cada um deles?

O Business Intelligence é composto essencialmente de dados internos que são apurados na própria empresa. Tais informações são geradas por sistemas, stakeholders, gestores e colaboradores.

Suas tecnologias e ferramentas são formadas por:

  • data warehousing;
  • online analytical process (OLAP);
  • business applications;
  • extract, transforming and loading (ETL).

Já o Data Science é essencial para a manutenção do sucesso de uma empresa, além de ser uma tarefa interdisciplinar e integrar princípios como:

  • habilidades em programação, a fim de verificar os dados brutos e fazer com que fiquem acessíveis a todos os usuários da empresa;
  • análise estatística, modelagem matemática, simulações e previsões;
  • conhecimento do ambiente de trabalho, para entender melhor a importância dos resultados encontrados.

Suas tecnologias e ferramentas abrangem:

  • programação matemática;
  • plataformas organizadas em nuvem;
  • análise de dados usando o Python e R;
  • visualização de dados avançados;
  • estatística e aprendizado de máquina.

Você pode utilizar o DS para gerar valiosos insights de várias fontes de dados disponíveis. As fontes desses dados incluem:

  • machine data from business operations: dados não estruturados criados por meio de máquinas;
  • transactional business data: fonte de dados de negócio que inclui dados de vendas, gerenciamento, marketing, atendimento ao cliente e informações operacionais;
  • audio, video, image e pdf file data: fontes de dados bem-estabelecidas e comuns;
  • social and related to the brand or business: dados não estruturados formados por mensagens instantâneas, e-mails e redes sociais.

 

Quais as suas contribuições para os negócios?

Business Intelligence

Suas contribuições para os negócios são inúmeras, uma delas é permitir que os líderes tenham uma ampla visão da empresa. Isso acontece devido à escolha de vários indicadores, que serão gerados e observados por esse sistema. Assim, qualquer mudança nos indicadores mostra ao gestor que ocorreu alguma alteração na situação anterior da organização.

Ele não serve somente para ajudar a buscar oportunidades, mas também para identificar possíveis riscos.

Data Science

O Data Science auxilia muito o gestor na identificação de riscos para as operações e de possíveis oportunidades de negócios, sendo uma atividade estratégica para o desenvolvimento do negócio. Porém, o DS é muito mais flexível, sendo possível utilizá-lo para analisar as ocorrências a partir dos dados internos e externos da empresa — verificando riscos e oportunidades fora do ambiente do negócio.

Em síntese, as semelhanças entre Business Intelligence e Data Science no ambiente de negócios são bem claras. O objetivo dos dois é converter dados brutos em insights, para que os gestores possam utilizá-los como apoio na tomada de decisões estratégicas na empresa. Organizações que usam esses dados de forma eficaz estão claramente à frente da concorrência.

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