Business Intelligence vs Data Science: Qual é a diferença?

Praticamente todos os negócios em todos os setores coletam dados. Endereços de e-mail, informações de cobrança, visitas ao site, registros de funcionários, dados de vendas, gerenciamento da cadeia de suprimentos – a lista continua. E há uma razão pela qual os dados são tão amplamente coletados. Todo negócio o reconhece como valioso. No entanto, os dados não são inerentemente valiosos por conta própria. Os dados se tornam úteis para as empresas quando são usados ​​para tomar decisões. É aí que entram a inteligência de negócios e a ciência de dados . Ambos são métodos de trabalhar com dados para transformar as operações de negócios e ajudar a criar uma estratégia de negócios eficaz. Ainda assim, eles vêm com distinções que é importante entender para garantir que você os esteja usando corretamente para o seu negócio.

O que é Inteligência de Negócios?

Os principais componentes da inteligência de negócios são análise, insight, ação e medição . Os dados de negócios são coletados, analisados ​​e visualizados; insights significativos e eficazes são obtidos a partir dessas informações; decisões baseadas em insights são tomadas com base nisso; e os resultados são medidos em relação aos concorrentes ou dados históricos.

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Normalmente, a inteligência de negócios é alcançada por meio de uma coleção de tecnologias, aplicativos e processos que trabalham juntos para apresentar dados de negócios de maneira organizada, significativa e acionável, acessível a todos os usuários.

Veja um exemplo de como a inteligência de negócios pode ser usada:

Principais termos de inteligência de negócios

Para entender melhor a inteligência de negócios, familiarize-se com alguns desses termos-chave.

Armazém de dados

Um data warehouse é um sistema que armazena informações da empresa de vários lugares em um local centralizado e acessível. Os data warehouses são fundamentais para a inteligência de negócios, pois permitem que dados de diferentes fontes em toda a empresa sejam analisados ​​e relatados para que possam ser convertidos em insights significativos.

Os data warehouses geralmente consistem em dados de diferentes áreas do negócio: RH, Marketing, Vendas, Finanças de todos os tipos de sistemas operacionais: CRM, faturamento, listas de discussão e assim por diante.

Análise de negócios e mineração de dados

Uma vez que os dados estão no data warehouse, eles podem ser analisados ​​e extraídos por ferramentas de análise de negócios. A mineração de dados usa uma combinação de bancos de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para descobrir tendências e padrões nos dados.

Visualização

Uma vez que essas ferramentas extraíram informações úteis dos dados, uma interface de usuário (geralmente um painel interativo) pode ser usada para visualizar as informações. Tabelas, gráficos e diagramas ajudam a apresentar os dados de uma maneira que os torna significativos e mais fáceis de compreender.

Comunicando

A análise e visualização de dados podem ser compartilhadas entre os principais interessados ​​no negócio para que eles possam identificar os principais insights e tomar decisões em relação às metas de negócios.

avaliação comparativa

Parte da inteligência de negócios é comparar dados atuais com dados históricos para rastrear mudanças e desempenho em relação aos objetivos do negócio. O benchmarking também pode ser feito em relação aos padrões e concorrentes do setor, fornecendo outro nível de percepção sobre o que é bem-sucedido e o que pode ser melhorado.

Ferramentas de inteligência de negócios

As ferramentas contemporâneas de inteligência de negócios são feitas para serem interativas, de autoatendimento e acessíveis. Enquanto historicamente os departamentos de TI gerenciavam todo o acesso aos dados, a inteligência de negócios hoje normalmente permite que todos os níveis de usuários criem painéis e relatórios de acordo com suas necessidades. As ferramentas de inteligência de negócios capacitam os indivíduos a responder suas próprias perguntas sem depender da ajuda de especialistas para entender os dados.

Ferramentas populares de business intelligence incluem Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau e Looker, mas há muitas, muitas mais!

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é semelhante em muitos aspectos à inteligência de negócios. Assim como o último, a ciência de dados trabalha para converter dados em informações úteis para influenciar positivamente as decisões de negócios, tornando-as mais informadas e baseadas em fatos. Para converter esses dados em informações acionáveis, a ciência de dados usa uma combinação de métodos científicos, processos, ferramentas matemáticas, estatísticas, algoritmos e aprendizado de máquina. Assim como a inteligência de negócios, ela procura encontrar padrões e tendências ocultos, usando as conclusões para tomar ações informadas.

No entanto, ao contrário da inteligência de negócios que se concentra apenas em dados estruturados, a ciência de dados lida com dados estruturados e não estruturados. Dados estruturados referem-se a dados que são armazenados em um formato pré-definido, são organizados e se encaixam em planilhas. É acessível, fácil de usar e fácil de decifrar com algoritmos de aprendizado de máquina. Dados não estruturados são o oposto e não podem ser processados ​​com métodos ou ferramentas usuais. São dados em sua forma bruta, por isso requer experiência para ser analisado. É aí que entra a ciência de dados .

A ciência de dados é normalmente considerada mais focada no futuro do que a inteligência de negócios. Ele se concentra em fazer perguntas "e se" e fazer previsões futuras, enquanto a inteligência de negócios se concentra mais no que aconteceu no passado e está acontecendo no presente. Sendo baseada no futuro e preditiva, a ciência de dados permite que as empresas se preparem para eventos, tendências e oportunidades futuras.

Aqui está um exemplo de aplicação de ciência de dados :

Principais termos de ciência de dados

A ciência de dados é um campo em expansão e evolução. Entenda alguns dos principais termos abaixo.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina refere-se a quando os computadores imitam o aprendizado humano. Os computadores usam dados para aprender com exemplos e, em seguida, fazer previsões ou exibir comportamentos com base neles. Por exemplo, o Amazon Alexa e outros assistentes de voz aprendem com os dados coletados, como seus alarmes diários, para fazer recomendações com base neles.

Inteligência artificial

O aprendizado de máquina é uma subcategoria da inteligência artificial. A inteligência artificial (IA) como termo foi criada pelo professor de Stanford, John McCarthy, que a definiu como “a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes”. A IA na ciência de dados refere-se à criação de sistemas que podem resolver de forma inteligente problemas complexos a partir de dados, aprender com eles e tomar decisões. Confira nosso blog sobre 8 maneiras poderosas pelas quais as soluções baseadas em IA estão sendo usadas no comércio eletrônico.

Análise de dados e mineração de dados

A análise de dados é o processo de coletar dados e analisá-los para tomar decisões de negócios mais informadas. A mineração de dados é uma técnica usada para prever tendências futuras estudando as existentes. Ambos são componentes-chave da ciência de dados.

Big data

Big data são grandes conjuntos de dados que são analisados ​​usando computadores para revelar tendências e padrões. Big data são os dados tão complexos que as ferramentas convencionais de gerenciamento de dados não podem ser usadas para armazená-los ou processá-los. O big data contém mais informações, o que o torna útil para planejamento e estratégia. Big data pode ser usado com aprendizado de máquina para acelerar o processo de descoberta e análise das principais tendências.

Ferramentas de ciência de dados

Existem várias ferramentas populares usadas no campo da ciência de dados que podem ser usadas para visualização de dados, linguagens de programação estatística, algoritmos, bancos de dados e muito mais. Aqui estão alguns dos mais usados ​​atualmente: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Qual é a diferença entre inteligência de negócios e ciência de dados?

Embora à primeira vista, inteligência de negócios e ciência de dados pareçam muito familiares, há várias diferenças distintas que tornam cada uma adequada para diferentes propósitos.

Resumo

Está claro que as linhas entre o que é inteligência de negócios e o que é ciência de dados são muito tênues. Ambos os processos se sobrepõem em seu propósito de capacitar os tomadores de decisão com informações úteis e valiosas. Enquanto a inteligência de negócios informa as ações analisando o desempenho passado, a ciência de dados prevê o futuro e testa hipóteses analisando as principais tendências e padrões de dados. Quando se trata de inteligência de negócios versus ciência de dados , não é um caso de 'qual é melhor?' mas sim uma apreciação dos principais benefícios e distinções de cada um. A incorporação de ambos em sua estratégia de negócios ajudará a informar as decisões de forma abrangente, abrangendo dados com base no passado, presente e futuro.

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