Hoje, muito se fala no uso de dados para subsidiar decisões estratégicas dentro das empresas, mas com a enorme quantidade de conceitos, acabamos por misturar um pouco todas essas informações, o que torna tudo ainda mais confuso.
É o que acontece com termos importantes como Business Intelligence, Data Science, Data Analytics e Big Data.
Bom, em uma primeira impressão, fica mesmo difícil distinguir cada um desses conceitos, até para profissionais da área da tecnologia. Mas não se preocupe, vou auxilia-lo para entender melhor cada um deles, suas principais aplicações e as diferenças entre Business Intelligence, Data Science e Big Data.
Business Intelligence
O que é Business Intelligence
A busca por cada vez mais informações dentro das empresas para apoiar as tomadas de decisões estratégicas dos gestores acabou por criar, em meados da década de 80, o conceito de Business Intelligence.
Conhecido como BI, sua principal função é captar dados de todos os setores existentes na organização. Essas informações são captadas de qualquer sistema em uso no negócio e armazenadas em um banco de dados único para posterior análise.
O BI trabalha com banco de dados relacionais e as informações que serão inseridas nessa ferramenta de apoio devem ser estruturadas para facilitar a leitura e identificação por parte do sistema.
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Principais aplicações do Business Intelligence
A aplicação do BI serve, principalmente, para que o gestor possa ter uma visão geral acerca do seu negócio. Isso se dá pela escolha de uma série de determinados indicadores, que serão levantados e acompanhados pelo sistema de Business Intelligence.
Dessa forma, qualquer alteração nesses indicadores demonstra ao gestor que houve alguma mudança no quadro anterior da empresa. Diferentemente do que muitos pensam, o BI não serve apenas para auxiliar na busca por oportunidades, mas também para a identificação de possíveis riscos.
Por exemplo, ao acompanhar a evolução de um determinado indicador, é possível observar uma pequena variação em um horário específico. Ao analisar o que ocorre nesse ponto, se descobre que a empresa sofre com uma queda de energia pontual. Isso prejudica a produção e representa um risco ao maquinário.
É possível, então, tomar as medidas necessárias de correção, nesse caso, a instalação de um gerador ou mudança de fase da empresa para evitar a reincidência da situação e quaisquer transtornos.
Data Science
O que é Data Science
A ciência de dados tem a mesma função do BI dentro de uma empresa, no entanto, a abordagem utilizada para a interpretação desses dados é diferente. Aqui, temos a presença de um profissional multidisciplinar conhecido como o cientista de dados.
Dentre as suas especialidades estão a matemática, a estatística, a programação e o conhecimento básico acerca do negócio, já que ele deverá analisar as informações com base no que a empresa espera descobrir.
Por meio da análise de um conjunto específico de dados coletados junto à empresa, o cientista de dados se utiliza de métodos científicos para analisar e gerar conhecimentos valiosos para a organização, por meio da exploração de padrões e anomalias no conjunto de informações coletadas.
Principais aplicações do Data Science
Assim como no BI, o Data Science tem como principal objetivo auxiliar o gestor a identificar determinadas oportunidades ou riscos para as operações, sendo assim tomado como uma atividade estratégica para o desenvolvimento do negócio.
No entanto, o Data Science é muito mais flexível, podendo ser utilizado para avaliar e verificar as ocorrências dentro de conjuntos de dados internos e externos da empresa, podendo analisar riscos e oportunidades fora do ambiente do negócio.
Big Data
O que é Big Data
O Big Data nada mais é que um banco de dados. Contudo, ele não pode ser tratado como um simples local de armazenamento. Dentro do BD podem ser armazenados volumes massivos de dados não estruturados para posterior análise. Isso, ao mesmo tempo em que mantém uma grande performance de produção e manipulação de dados.
Existem, hoje, diversas soluções de Big Data no mercado, cada uma delas com diversas caraterísticas que podem ser interessantes para as empresas.
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Principais aplicações do Big Data
A principal função de um Big Data é coletar e armazenar informações de diversas fontes de dentro e fora da empresa. Os conjuntos massivos de dados coletados e armazenados são utilizados para subsidiar outros sistemas de análises, como o BI e o Data Science.
Por mais que algumas pessoas coloquem o Big Data como uma técnica de análise de dados, isso não passa de uma confusão conceitual. Existe, sim, um profissional que pode se utilizar das informações existentes no banco de dados para buscar insights ou até mesmo separar conjuntos de conhecimento para outras ferramentas, é o analista Big Data. Contudo, o banco de dados não é em si, uma solução de análise.
Data Analytics
O que é Data Analytics
O Data Analytics é um termo muito próximo do Data Science, isso porque a atividade é praticamente a mesma, com a diferença que no DS existe a busca por conteúdos genéricos enquanto no DA é possível utilizar-se de um foco em um conjunto específico de dados.
O Data Analytics é a ciência de buscar por padrões dentro de um volume conciso de informações brutas, dilapidando resultados que possam ser utilizados e que não seriam vistos a partir de olhar simples.
Principais aplicações do Data Analytics
Para um profissional de Data Analytics são necessárias as mesmas habilidades utilizadas dentro do Data Science. A principal diferença de aplicação, aqui, é que nesse cenário a busca por uma resposta é específica.
O analista de dados conhece o seu conjunto de dados e sabe pelo que está buscando, ou seja, o ambiente a ser verificado e analisado já é predefinido. As perguntas a serem respondidas já são conhecidas, o que facilita o trabalho do analista.
Seguindo o exemplo que citamos acima, o gestor pode querer saber porque em determinados horários a produção cai, ou seja, ele já conhece o problema e busca apenas a causa.
Esperamos que ao finalizar a leitura deste post você possa, enfim, ter compreendido a diferença entre Business Intelligence, Data Science, Big Data e Data Analytics, assim como suas principais indicações.
