Tanto Business Intelligence quanto Data Science são termos relativamente novos. Começaram a ganhar mais corpo nos últimos anos com o aumento da velocidade e capacidade de processamento dos hardwares. Com a melhoria da tecnologia passou a ser possível tratar grandes massas de dados. Assim as palavras Business Intelligence e Data Science passaram a ganhar cada vez mais relevância.
Business Intelligence
O termo Business Intelligence já existe a mais tempo que Data Science no mundo dos negócios e tecnologia. O Business Intelligence é um conjunto de conceitos e métodos utilizado para melhorar o processo de tomada de decisão nos negócios. Utiliza-se para isto o suporte de sistemas baseados em fatos. Mas atente-se que o BI moderno não é apenas fornecer relatórios ao negócio.
Saiba mais sobre o que é Business Intelligence no nosso artigo “O que é BI, para que serve, quais ferramentas e oportunidades”.
O BI moderno é um sistema que possibilita dashboards interativos, simulação de cenários, avaliações analíticas, soluções em mobile, etc. Também inclui formas de controle nas manutenções das informações e um processo de governança das mesmas.
A forma de se praticar o BI pode ser diferente de empresa para empresa. Para algumas é apenas reportar os KPIs (Key Performance Indicators – Indicadores Chaves de Performance) desenvolvendo a infraestrutura necessária. Outras empresas podem utilizar um conjunto avançado de relatórios por área, gestão, base temporal, cruzamento de indicadores, etc. Mas independentemente do método usado, essas empresas geram informações para a tomada de decisão de seus líderes.
A uaiSmart ajuda empresas a implementar um processo de tomada de decisões baseado em dados e informações. Fazemos isto através do Business Intelligence utilizando todas as metodologias necessárias para ser realmente aplicado com valor e relevância.
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Mas o Data Science, o que é?
Falando um pouco mais na diferença entre Business Intelligence e Data Science, sob o ponto de vista do negócio, são bem parecidos.
Os dois (Business Intelligence e Data Science) suportam o processo de tomada de decisão. Mas a perspectiva entre eles é diferente. O BI faz todo o processo de gerar informações a partir do que é conhecido. Através dele fazemos avaliações descritivas do passado.
Em outras palavras, o BI possibilita conhecer tudo o que aconteceu, entender porque aconteceu e daí tomar decisões no negócio. O BI possibilita fazer diagnósticos através da identificação de motivos pelo qual cada situação ocorreu. A partir deste diagnóstico os gestores combatem o que é ruim e/ou fomentam o que é bom.
É aqui que destacamos então a principal diferença entre o Business Intelligence e Data Science.
Agora sim… O que é Data Science…
No Data Science a perspectiva de visão é o futuro, o desconhecido. Ele vem para suprir a necessidade de responder questões que ninguém respondeu ainda. Os dados para responder estas questões até podem ser os mesmos utilizados no BI, mas a perguntas que são feitas são outras e que ainda não tem respostas teoricamente.
As principais perguntas a serem respondidas aqui são: O que acontecerá de agora em diante? E o que pode ser feito para melhorar os resultados?
Para dar a resposta o cientista de dados vai utilizar várias abordagens. Precisará de uma grande quantidade de dados históricos, quanto mais dados, maior as probabilidades de acerto. Serão utilizados processos equilibrando a acuracidade, simplicidade, capacidade de processamento e tratamento e usabilidade dos dados.
A ciência de dados tem seu lugar sempre que é necessário extrapolar as barreiras do BI Tradicional. Sempre que for preciso determinar o que acontecerá, por meio de análises preditivas e também definir o que deve ser feito por meio de análises prescritivas.
Principais similaridades entre Business Intelligence e Data Science
Listamos abaixo as características em que os dois mais se parecem:
- Business Intelligence e Data Science oferecem uma fonte confiável para o processo de tomada de decisão com base em fatos.
- Ambos têm o foco em dados com o objetivo de trazer resultados melhores. Ambos têm a capacidade de promover a “interpretação dos dados” e transformar as informações em insights e inteligência competitiva.
Principais diferenças entre Business Intelligence e Data Science
Agora a relação das principais diferenças entre BI e Data Science:
- BI trata de dados do passado e a consequência destes dados no presente. Data Science busca através dos dados históricos definir como será o futuro e o que deve ser feito para chegar nele.
- BI é mais simples, mais focado em relatórios, dashboards, gerenciamento das informações, produção e tratamento dos dados. Data Science é tudo isso e ainda acrescenta o uso de modelos estatísticos, algoritmos de predição, metodologias de análise de informações, etc.
- No Data Science há necessidade de aprender um pouco de programação para desenvolver algoritmos de predição e de Inteligência Artificial. No BI não há grandes necessidade de programação, vai depender mais da ferramenta utilizada.
- Outra necessidade adicional do Data Science é a utilização de modelos estatísticos e matemáticos, ou seja, é preciso aprender mais sobre estes pontos. Já o Business Intelligence tem sua análise mais baseado em conceitos estáticos.
- No BI a estrutura dos dados é predominantemente estruturada. Em Data Science os dados podem ser estruturados e não estruturados.
Conclusão
Gostamos muito do quadro abaixo, para a definição destes dois conjuntos de conceitos e metodologias. Este quadro foi divulgado pelo pessoal da Data Science Academy e nos dá uma ideia rápida e prática sobre o assunto.
O BI veio primeiro, atendeu a necessidades de identificação de motivos e direcionamento para resolver os problemas. O Data Science veio depois, como uma evolução do BI e também um complemento. Precisamos tanto do Business Intelligence quanto do Data Science.
Atualmente o Data Science tem maior popularidade, pois traz uma gama maior de possibilidades. Ele vem com um arsenal de novas tecnologias e ferramentas. Mas o Business Intelligence e Data Science tem uma sua importância no processo de análise de dados e informações. Cada um na sua.
O importante mesmo é utilizar os 2 nos processos de sua empresa. Com eles todos nós temos uma fonte poderosa de insights e inteligência que tem o potencial de mudar o seu futuro e o futuro do seu negócio.
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