Business Intelligence vs. Análise de Dados: Principais Diferenças

Tanto a inteligência de negócios (BI) quanto análise de dados ajude as empresas a aproveitar ao máximo seus dados por meio de insights. Embora os dois termos estejam relacionados, eles não são iguais e não podem ser usados ​​de forma intercambiável. A maior diferença é que a inteligência empresarial requer análise de dados para gerar resultados, mas a análise de dados funciona bem mesmo independentemente dos dados empresariais. 

Vamos fazer uma comparação aprofundada dos dois e ver se o debate sobre inteligência de negócios versus análise de dados é justificado.

O que é Business Intelligence? 

Business intelligence refere-se a uma infraestrutura que ajuda as empresas a analisar e interpretar dados para obter insights significativos e tomar decisões melhores e mais bem informadas. 

Muitas vezes abreviado para BI, Business Intelligence envolve o seguinte:

• Tecnologias como inteligência artificial, aprendizado de máquina, armazenamento de dados e processos de extração, transformação e carregamento (ETL). 

• Estratégias como governança de dados, gerenciamento de qualidade e desempenho e segurança e conformidade. 

• práticas como coleta, integração, visualização e análise de dados. 

By aproveitando esses três elementos, analistas de inteligência de negócios pode coletar dados complexos, aplicar as medidas necessárias de controle de qualidade e conformidade e, em seguida, decompô-los em formatos facilmente acessíveis e compreensíveis para análise e exploraçãoem. 

Propósito 

O objetivo principal da inteligência de negócios é ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais informadas. Ele consegue isso apresentando dados de alta qualidade de forma oportuna, precisa e fácil de entender.

Além disso, a inteligência de negócios ajuda a rastrear e avaliar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas em diversas funções de negócios, incluindo eficiência operacional, posição financeira e satisfação do cliente.

O BI também atende a propósitos externos além de seus usos internos. Você pode usar ferramentas de BI para determinar tendências de mercado, realizar análises de concorrentes e avaliar sua posição no setor.

Como funciona a inteligência de negócios? 

Os processos de business intelligence começam com a recolha de dados e culminam com insights para apoiar a tomada de decisões. Aqui está uma visão mais detalhada de cada etapa: 

• Coleção de dados: As ferramentas de integração de dados coletam dados de diferentes fontes. Essas fontes pode variam dependendo do seu modelo de negócios e setor, mas geralmente incluem fontes internas e externas. 

• Integração de dados: Após a coleta, seus dados são integrados em um Fonte única da verdade (SSOT). A integração de dados também envolve gerenciamento de qualidade de dados medidas para garantir que os dados que você está usando sejam válidos, precisos e consistentes.

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• Análise de dados: A análise de dados compreende a próxima etapa, onde você usa técnicas como mineração de dados para análises aprofundadas e cria painéis, relatórios e visualizações para compartilhar suas descobertas. 

• Apresentação de dados: No estágio de apresentação de dados, você usará ferramentas de business intelligence para apresentar suas descobertas aos usuários de negócios e às partes interessadas não técnicas por meio de tabelas e gráficos.  

• Implementação:Por último, você pode implementar os insights obtidos por meio dos processos anteriores em estratégias, desenvolvimento de novos produtos, marketing e otimizações operacionais.

Exemplos 

Aqui estão alguns exemplos de como diferentes departamentos organizacionais usam BI: 

1. O marketing pode usar ferramentas de BI para analisar dados de clientes e segmentar o mercado com base em dados demográficos, preferências de compra e comportamento geral para criar campanhas de marketing mais personalizadas. 
2. A equipe de vendas pode rastrear e analisar dados de vendas e usá-los para comparar o desempenho com as metas atribuídas. Eles podem identificar tendências e determinar quais ofertas têm melhor desempenho do que outras para impulsionar as vendas. 
3. As ferramentas de BI podem consolidar dados financeiros de diversas fontes para obter insights em tempo real sobre o desempenho financeiro da empresa. O pessoal financeiro pode usar esses insights para orçamentos, previsões e relatórios. 
4. Os Recursos Humanos podem usar o BI para monitorar e avaliar métricas padrão de desempenho dos funcionários, como frequência e produtividade. 
5. O Suporte ao Cliente pode usar ferramentas de BI para analisar o feedback do cliente em diferentes canais (como mídias sociais, pesquisas ou ligações) para determinar problemas comuns e identificar áreas de melhoria.

O Quê is Análise de dados?

A análise de dados é um processo técnico que utiliza vários métodos – como mineração de dados, limpeza, transformação, armazenamento, modelagem e consulta – para extrair informações úteis dos dados.  

 Existem quatro tipos de análise de dados: 

• Análise descritiva: Concentra-se no desempenho passado e utiliza dados históricos para analisar o que já aconteceu. 

• Análise de diagnóstico: Examina as razões subjacentes ao que aconteceu. 

• Análise preditiva: Usa dados anteriores e técnicas estatísticas para prever o que acontecerá. 

• Análise prescritiva: Responde à pergunta “O que podemos fazer?” questão, oferecendo um curso de ação potencial para o futuro.

Propósito 

A análise de dados visa principalmente converter dados não tratados em insights acionáveis ​​que podem ser usados ​​para diversos fins. Essas finalidades podem incluir, mas não estão limitadas a, business intelligence.  

A análise de dados apoia a tomada de decisões baseada em dados, fornecendo insights que minimizam a dependência de suposições ou de uma abordagem de tentativa e erro.  

Além disso, a análise de dados ajuda a melhorar a satisfação e a experiência geral do cliente. A análise dos dados dos clientes pode revelar as expectativas dos clientes, que uma organização pode satisfazer através de melhores iniciativas de atendimento ao cliente e do ajuste fino das suas estratégias de marketing. 

A gestão de riscos e conformidade é outro domínio onde a análise de dados se revela altamente útil, permitindo às empresas identificar potenciais fatores de risco e garantindo esforços consistentes de conformidade através de monitorização e análise.

Como funciona a análise de dados?

A análise de dados compreende várias etapas: 

• Coleção de dados: Na primeira etapa, os dados são coletados de diferentes fontes — como bases de dados, registros de transações, registros de mídias sociais ou pesquisas — usando uma combinação de métodos. Esses métodos podem incluir web scraping, captura automatizada de dados, entrada manual de dados ou APIs. 

• Limpeza de dados: A análise de dados depende muito de dados de alta qualidade. Os dados coletados devem ser limpos antes de serem submetidos a qualquer processo analítico. Limpeza de dados envolve retificação de erros, correção de dados duplicados ou redundantes e tratamento de valores ausentes ou incompletos. Os dados também são padronizados nesta fase para garantir um formato uniforme. 

• Exploração e visualização de dados: As análises preliminares revelam a estrutura dos dados e quaisquer anomalias. Essa exploração também ajuda a identificar padrões nos dados. Por último, a visualização converte os dados em gráficos, tabelas e painéis de fácil compreensão. 

• Modelagem de dados: Os modelos de dados podem variar dependendo dos seus objetivos. Os modelos estatísticos podem ajudar no teste de hipóteses, na inferência ou na compreensão de relacionamentos. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam no reconhecimento de padrões, classificação e detecção de anomalias. Os modelos preditivos podem auxiliar no gerenciamento de riscos, na eficiência operacional ou no planejamento estratégico. Quando aplicado aos dados, o modelo selecionado facilita a análise preditiva, a análise de tendências ou a análise de sentimento. 

• Recomendações e Implementação: Recomendações são fornecidas às partes interessadas com base nos resultados da modelagem de dados e sua interpretação para orientar sua tomada de decisão.

Exemplos 

Abaixo estão alguns exemplos para ilustrar a utilidade da análise de dados em diferentes setores: 

• Saúde: Usando fatores como dados demográficos, planos de tratamento e histórico médico, a análise de dados ajuda os profissionais de saúde a avaliar o risco de readmissão de um paciente. Os prestadores de cuidados de saúde podem utilizar essas descobertas para identificar pacientes de alto risco e reavaliar intervenções, se necessário. 

• Financeiro: O setor financeiro utiliza análise de dados para identificar casos de fraude. Modelos treinados de aprendizado de máquina analisam dados de transações e sinalizam atividades irregulares para acompanhamento e investigação. 

• Esportes: Professional equipes esportivas usam análise de dados para melhorar o desempenho do jogador e desenvolver estratégias de jogo. Treinadores e dirigentes analisam imagens de jogos, estatísticas de jogadores e dados biométricos para ajustar seus programas de treinamento e táticas de jogo. 

• Educação:A análise de dados na educação ajuda as instituições a avaliar e melhorar o desempenho dos alunos. Os educadores analisam notas, registros de frequência e métricas de engajamento para identificar alunos com baixo desempenho ou faltantes e desenvolver intervenções direcionadas para eles.

• Telecomunicações: Os provedores de serviços no setor de telecomunicações podem prever a rotatividade analisando dados dos clientes, como padrões de uso, informações de cobrança e registros de atendimento ao cliente (reclamações e feedback). Uma vez identificados, esses clientes podem receber ofertas especiais para mantê-los.

Inteligência de negócios x análise de dados

1. Escopo

A inteligência de negócios se concentra principalmente em análises descritivas para fornecer insights sobre o desempenho dos negócios. Também incorpora alguns elementos de análise de diagnóstico para identificar as causas principais dos problemas. O BI oferece suporte às operações de negócios e à tomada de decisões estratégicas por meio de relatórios, monitoramento e visualização de dados. 

Por outro lado, a análise de dados inclui análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas. Ele explora dados para revelar padrões, prever tendências futuras e sugerir medidas que você pode tomar. 

2. Técnicas 

As técnicas comuns de BI incluem processos de processamento analítico online (OLAP), extração, transformação, carregamento (ETL), armazenamento de dados, painéis e relatórios e rastreamento de KPI. 

As técnicas de análise de dados incluem algoritmos de aprendizado de máquina, análise estatística e modelagem preditiva. 

3. Tipos de dados

 BI usa dados estruturados. Embora isso seja originado principalmente internamente de bancos de dados, data warehouses ou planilhas, os processos de BI também podem usar dados externos.

A análise de dados utiliza dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, como bancos de dados, mídias sociais, dispositivos IoT ou arquivos de texto.

4. Complexidade 

O BI é normalmente menos complexo porque utiliza extensivamente visualização e resumo. Isso torna suas descobertas acessíveis a usuários empresariais ou partes interessadas não técnicas. 

Em contraste, a análise de dados é mais complexa, pois aplica técnicas avançadas de estatística e aprendizado de máquina aos dados. Os usuários precisam de alguma proficiência em estatística e modelagem de dados para compreender totalmente suas descobertas. 

5. Volume de Dados 

O BI normalmente lida com grandes volumes de dados estruturados, mas dentro das restrições de armazenamento de dados. Por outro lado, a análise de dados pode lidar com volumes de dados muito maiores, incluindo big data. 

6. Ferramentas

 As ferramentas de BI mais populares do mercado incluem: 

• Quadro 

• Microsoft Power BI 

• QlikViewName 

• SAP BusinessObjects 

• IBM Cognos 

As ferramentas comuns de análise de dados incluem: 

• R 

• Python (usando bibliotecas como panda, scikit-learn ou TensorFlow) 

• SAS 

• Apache Hadoop 

• Apache Spark 

7. Base de usuários 

O BI tem como alvo usuários empresariais, gerentes e executivos que podem ou não ser tecnicamente proficientes. A análise de dados é voltada para cientistas de dados, analistas e profissionais técnicos. 

8. Tempo de implementação 

O BI é mais rápido de implementar porque utiliza dashboards e relatórios. A análise de dados pode demorar mais, pois precisa pré-processamento de dados, seguido de treinamento e validação do modelo. 

Business Intelligence vs. Data Analytics resumido

Você deve escolher Business Intelligence ou Data Analytics? 

É verdade que a análise de dados e a inteligência de negócios utilizam abordagens e métodos diferentes para gerar insights. No entanto, não é uma situação de um ou outro; você não precisa necessariamente escolher e renunciar ao outro. Você descobrirá que, apesar das diferenças, o BI e a análise de dados se complementam. Usar uma combinação dos dois fornece insights mais abrangentes e valiosos.

Uma solução de dados abrangente simplifica o acesso a dados prontos para análise. Astera oferece uma plataforma unificada de gerenciamento de dados que aborda todas as etapas, desde a integração perfeita de dados de fontes diferentes até a construção de data warehouses robustos e gerenciamento de API.

Com Astera, você pode: 

• Colete e unifique facilmente dados de diversas fontes, garantindo a confiabilidade e a consistência necessárias para BI e análises. 

• Limpe, transforme e prepare seus dados para uma análise ideal, economizando tempo e recursos valiosos. 

• Crie um data warehouse seguro e escalável que seja a base para todas as suas necessidades de exploração de dados. 

• Capacite suas ferramentas de BI e análise com dados de alta qualidade, obtendo insights mais profundos e decisões mais informadas. 

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