Business Intelligence e Data Analytics não são a mesma coisa. Entenda a diferença!

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É muito comum que os termos Business Intelligence (BI) e Data Analytics sejam usados para descrever as mesmas funções dentro das organizações, mas apesar de os dois termos se referirem a soluções de gerenciamento de dados para a compreensão de dados históricos e geração de insights, suas finalidades e o seu modus operandi se distinguem entre si.

Para entender um pouco melhor a diferença entre os dois termos, é importante ter em mente os quatro estágios de uma área de dados:

Os 4 estágios da área de dados

DESCREVER: Buscar dados históricos para obter respostas sobre “O que aconteceu?”
DIAGNOSTICAR: Ainda olhando para o passado, responder “Por que aconteceu?”
PREVER: Usar os dados da fase de diagnóstico e aplicar modelos estatísticos para prever “O que vai acontecer?” no futuro
PRESCREVER: Com base no que foi previsto, definir ações para que evitar que as más previsões aconteçam, e consolidar as boas.

Tendo isso em mente, vamos agora à definição das duas áreas:

Business Intelligence é o processo de coletar, armazenar a analisar dados das operações do negócio, quase que em tempo real, para ajudar na tomada de decisão. Já Data Analytics usa os dados da companhia para antecipar tendências e fazer previsões, usando análise estatística, data mining e modelos preditivos.

Então, qual a diferença entre eles?

O BI se refere ao estágio descritivo da área de dados, estas são as métricas e KPIs que os gestores de negócio usam para tomar suas decisões no dia a dia. Usando ferramentas de visualização de dados como Metabase, Tableau e Power BI, qualquer um pode montar seus próprios relatórios de BI. Data Analytics, então, engloba os estágios de diagnóstico, predição e prescrição da área de dados, e exige um maior nível de conhecimento estatístico e matemático com o objetivo de encontrar relações entre os dados que não são óbvias na superfície. Enquanto com ferramentas de data viz, o BI está a curto alcance para os gestores, em Data Analytics são necessários algoritmos e simulações para responder as perguntas que são feitas.

Independente se sua empresa está no estágio de BI ou Data Analytics, é imprescindível destacar que os dois são muito importantes para o negócio, e algo que ambos têm em comum é a necessidade de um stack de dados fundado em um data warehouse que centralize todas as informações da empresa através de um ELT ou ETL. Para isso, você pode desenvolver suas integrações internamente, ou contar com ferramentas de ELT como a Kondado, em que com alguns cliques (e sem código) você leva os dados de todas as suas ferramentas ao seu data warehouse.

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Publicado em 2020-10-26