Business Intelligence e Business Analytics, qual a diferença?

Publicado por Aquarela Analytics em setembro 11, 2017

Hoje é bem claro que um dos objetivos das empresas é diminuir custos operacionais e aumentar produtividade. Assim, é de suma importância basear as tomadas de decisões em dados mensuráveis, tanto que as maioria das empresas sabem disso e tem um setor exclusivo trabalhando para tal. É aí que entra o business intelligence (ou BI) como ferramenta para otimizar esse trabalho de interpretação dos dados. Hoje, o número de dados gerados pelas empresas tende a crescer cada vez mais, e ter um processo cada vez mais ágil para interpretar esses dados é essencial, neste momento entra em cena o business analytics (ou BA) para ajudar nessa missão.

Business Intelligence X business analytics

O Business Intelligence (BI) e o Business Analytics (BA) tem a mesma finalidade, basear a tomada de decisão em dados mensuráveis, só que por métodos diferentes. Suponhamos que, através de algumas pesquisas, percebi que a chance de ter petróleo no terreno da minha casa é de 80%. Contrato uma empresa para cuidar do processo de escavar o terreno para concluir se tenho ou não petróleo (quem dera que sim). No caso o BI, seria uma única escavadeira trabalhando sozinha, e o BA seria uma equipe completa de engenheiros e especialistas em petróleo fazendo medições em tempo real durante a escavação buscando o resultado da forma mais rápida possível; que é não, não tem petróleo aqui em casa.

Para clarear as diferenças, vamos descrever o processo de tomada de decisão baseado em dados:

BI x BA e a crescente quantidade da dados

É incrível a capacidade do BI para ajudar as empresas na tomada de decisão e elaboração de estratégias. Através dessa ferramenta, é possível coletar dados e criar processos analíticos em um conjunto amplo de informações. Consegue-se assim, entender a situação do negócio e planejar as decisões futuras com mais eficiência através dos relatórios gerados. Mas é na parte dos relatórios que a coisa pode ficar um pouco difícil para a pessoa que trabalha com a ferramenta dentro da sua empresa, mais especificamente, a quantidade de dados para se processar e analisar.

Um problema que as ferramentas de BI têm em comum é a complexidade de uso das mesmas. Muito pelo fato das métricas já serem estabelecidas, os bancos de dados não serem projetados para rápidas mudanças e as planilhas geradas serem relativamente complicadas de analisar.

Como dito lá no ínicio, a quantidade de dados cresce cada vez mais rápido dentro das empresas, e uma análise rápida é de suma importância para decisões mais assertivas. Porém, essa rapidez é muito difícil de alcançar utilizando somente o BI, e aí que entra o BA para simplificar e otimizar.

Business Analytics, o salvador

Hoje vivemos a era da Web 3.0 e a Indústria 4.0 em que um dos objetivo é a estruturação dos dados gerados online e offline, e o BA se encaixa nesse novo momento.

O BA acelera o trabalho ao apresentar relatórios mais simples e eficazes, resultado da utilização de recursos de análise preditiva. Ainda, utiliza dados estatísticos e quantitativos, podendo chegar mais fundo em sua análise, e assim compreender melhor os dados gerados.

Ele não mostra somente o que, como e quando aconteceu tal fato, o BA ajuda os gestores a descobrir a razão do porque tal situação ocorreu. Portanto, o BA surge com uma nova abordagem para análise de dados, de uma forma mais rápida e eficaz e ajudando as empresas em um ambiente que fica cada vez mais competitivo e complexo de se trabalhar.

BI e BA são complementares?

Voltando a analogia da busca por petróleo, a “escavadeira BI” ganhou a ajuda de “um time de engenheiros BA”. Não houve uma substituição, mas sim uma ajuda de um para o outro, ou seja, são complementares. Caso sua empresa já tenha o BI implementado a transição para BA é mais rápida, podendo gerar integração entre as ferramentas, um exemplo disso e o  VORTX, nosso software de business analytics.

Caso sua empresa ainda esteja iniciando na área de coleta e análise de dados, é importante ter um boa base teórica e prática para começar de uma forma correta, sem pular etapas. Nesse infográfico citamos os 5 passos para um projeto de Data Analytics de sucesso, ajudando o seu negócio a começar com o pé direito. Uma sub-indústria foi criada para ensinar o caminho correto para trilhar essa jornada, e a Aquarela Advanced Analytics dispõem dessa alternativa para ajudar empresas iniciantes na área, ou que queiram melhorar processos já existentes. Leia mais sobre o assunto aqui.

Conclusão

Sabemos que este post não vai sanar todas as suas dúvidas, na verdade queremos que novos questionamentos apareçam, pois só assim mais pessoas poderão procurar sobre o assunto, disseminar o conhecimento analítico e procurar entender o que é essa nova forma de gerar valor nos negócios.

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Informações para referenciação: Gostou do material? Caso queira enriquecer sua pesquisa ou relatório (seja blog post ou artigo acadêmico), referencie nosso conteúdo como: Aquarela 2018 - Inteligência Artificial para negócios (www.aquare.la).
Autores:
Caio Stein D Agostini
Cientista de Dados e pesquisador na Aquarela. Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina, na área de recuperação de informação. Na Aquarela trabalha com análise de dados e pesquisa e desenvolvimento de novas soluções. Linkedin
Victor Koinski
Pós-Graduando em Big Data Aplicado ao Marketing e SDR da Aquarela Advanced Analytics. Linkedin
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