Apesar de que as duas áreas examinam dados brutos para extrair informações refinadas, é preciso ter clareza de que BI e Data Science são conceitos completamente distintos. Isso é fundamental para compor a bagagem de um profissional que deseja se especializar em um dos segmentos, por exemplo, mas também para os gestores de empresas que desejam se utilizar dessas especialidades para seus negócios.
Por isso, neste artigo, apresentamos de forma simplificada e didática o que é cada um dos dois conceitos, quais as principais características de cada qual e, especialmente, como utilizá-los no mercado. Confira!
O que é BI
BI é uma sigla para o termo Business Intelligence, ou seja, inteligência de negócios, e representa o processo de coleta, organização, análise e disseminação de informações pregressas que auxiliam empresários a tomarem decisões estratégicas para seus negócios.
De forma prática podemos dizer que o mundo dos negócios começou a enxergar nos dados possibilidades concretas de fazer mais dinheiro, e por isso passou-se a investir nisso. O uso da informação que se tem disponível de maneira estratégica traz inúmeros benefícios para os negócios, especialmente a vantagem competitiva.
Para aplicar processos de BI, os profissionais de TI responsáveis se utilizam do que chamamos de Big Data. Assim, através de coleta e análise, segmentam este grande volume de dados e o transformam em volumes menores, mais palpáveis e direcionados ao que a empresa precisa em cada momento.
Os resultados dessa mineração de dados podem ser aplicados em diferentes esferas dos negócios: estratégias de comunicação e marketing podem usufruir de determinados tipos de informação sobre público consumidor, por exemplo; times de atendimento ao cliente podem compreender melhor como está a interação e engajamento do público com o produto ou serviço e agir de acordo com as melhorias necessárias; e a diretoria pode utilizar informações de mercado para monitorar seu desempenho e o da concorrência para tomar decisões estratégicas.
O que é Data Science
Data Science é a Ciência de Dados, ou seja, a área do conhecimento colocada em prática pelos profissionais classificados como cientistas de dados. Data Science é o campo de pesquisa que utiliza os dados para prever cenários futuros. Para sua execução no dia a dia são aplicados conhecimentos de matemática, programação, estatística, além de tecnologias como machine learning e inteligência artificial.
É através das análises de Data Science que as organizações conseguem olhar para frente e prever, por exemplo, quais produtos serão mais interessantes para o consumidor em determinado momento, ou até mesmo desenhar tomadas de decisão futuras como a adesão a processos de M&A.
Assim, BI e Data Science podem e devem caminhar juntos dentro do negócio para o seu melhor resultado, desde que as diferenças entre as duas vertentes estejam claras e com equipes distintas olhando para cada um deles.
Porque não confundir BI e Data Science
Agora, uma coisa é caminhar juntos, outra é serem confundidos como sendo a mesma coisa. BI e Data Science serão úteis ao longo de toda a trajetória da sua empresa, com a diferença de que a necessidade de olhar para trás pode evidenciar mais as técnicas de BI e a necessidade de ter uma previsibilidade futura remonta mais às práticas de Data Science.
O principal motivo pelo qual você não deve confundir os dois conceitos é pela sua aplicabilidade na prática. Se você é um profissional de TI que deseja se qualificar para atuar como analista de BI e Data Science, você precisa entender as características principais de cada um para, primeiro, escolher o que lhe apetece mais, e segundo, buscar qualificação dentro da área específica de sua escolha.
Além disso, a aplicabilidade prática dentro das empresas precisa estar embasada em uma compreensão clara sobre as diferenças entre BI e Data Science. Os bons resultados, independente da área, dependem dessa clareza.
De forma resumida, compartilhamos a seguir um resumo das diferenças entre BI e Data Science, baseado em imagem encontrada no portal TDWI:
BI
- foco no tempo passado (histórico)
- abordagem de dados descritiva
- entregas através de relatórios
- alto nível de automação de processos
- dados estruturados
- dados para tomada de decisão e identificação de tendências
Data Science
- foco no tempo futuro (previsões)
- abordagem de dados exploratória
- entregas através de modelos estatísticos
- baixo nível de automação
- dados estruturados e não estruturados
- dados para planejamento e testagem de hipóteses
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