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Quais as diferenças entre Business Intelligence e Data Science?

A escolha por um ou por outro vai depender do objetivo de cada empresa.

 

Quais as diferenças entre Business Intelligence e Data Science?

 

Data Science e Business Intelligence se diferenciam pela tecnologia que utilizam e suas abordagens, apesar de terem os dados como matéria-prima de trabalho.


O Data Science dá sentido à uma enxurrada de dados que são gerados a cada instante, fazendo com que informações desconexas sejam traduzidas em bancos de dados legíveis e em informações que serão utilizadas de forma estratégica pelas empresas.


Porém, diferente do BI, utiliza métodos científicos e pode atuar também com dados não estruturados, tanto em Data Center convencional, quanto no Big Data. Além disso, utiliza Inteligência Artificial e Machine Learning para criar os insights necessários para o negócio.


O aumento da demanda de profissionais dessa área se deve especialmente pela proliferação de dados e seu potencial valor para as organizações. Não à toa, foi considerada como uma das carreiras mais relevantes até 2020 pelo Fórum Econômico Mundial.


Já o Business Intelligence (BI) organiza os dados internos, apurados na própria empresa, podendo ser associados com softwares especializados para simplificar as informações que são de interesse dos executivos.


Os dados podem ser cruzados e manejados, criando índices, planilhas e gerando informações que vão iniciar as discussões entre os diretores e capacitá-los para tomarem as melhores decisões para o negócio. O BI trabalha somente a partir de dados estruturados.


BI é utilizado especialmente para a gestão da empresa, trabalhando dados do passado para traçar as tendências do futuro, fazendo previsões de vendas, por exemplo, a partir do comportamento do banco de dados de seus próprios clientes e não utilizando tendências ou informações futuras como o Data Science.

A Cisco e a Internet de todas as coisas

 

Business Intelligence ou Data Science?

A escolha por um modelo ou outro depende estritamente do objetivo de cada empresa e, logicamente, dos tipos de dados que têm para desenvolver o trabalho.


Se a empresa lida com um grande volume de dados não estruturados e vai precisar organizar essas informações para encontrar insights, vai possivelmente precisar de Machine Learning e o método mais indicado é o Data Science.


Sua contribuição para a empresa está no auxílio ao gestor na identificação de oportunidades e para identificar futuros riscos para o negócio. A análise identifica dados internos e externos relacionados ao mercado, apontando as direções que o setor em que a empresa se encaixa está tomando.

 

Com essas informações, o administrador consegue tomar decisões gerenciais que vão apontar as necessidades de inovação ou não, mudanças de rotas e planejamentos da empresa para se manter competitivo em seu mercado.
Porém, se os dados já estão estruturados e será preciso tirar decisões gerenciais deles, o correto é utilizar BI.


Business Intelligence contribuiu diretamente para que os gestores tenham uma visão ampla da empresa, pinçando os indicadores que interessam para as tomadas de decisões.


Especialistas acreditam, inclusive, que o BI será o responsável por arregimentar empresas de todo o mundo, especialmente por conta da possibilidade de organização interna dos negócios que oferece.

 

Com o BI é definindo com precisão quais os pontos fracos e os fortes, onde podem cortar despesas e para onde aumentar os investimentos. Os executivos têm em mãos um espelho fiel do negócio, um conjunto de informações que auxiliam na tomada de decisão, evitando desperdício de recursos e esforços.


Os objetivos dos negócios podem mudar e a migração de um modelo para o outro é normal, precisando a empresa estar preparada tanto para um, quanto para o outro.

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