Diferenças entre Data Analytics, Business Intelligence e Data Warehouse

Para evitar que você seja mais um a usar só por ser “buzzword”, é importante conhecer as diferenças entre Data Analytics e Business Intelligence.

Na era dos dados e do Big Data em que vivemos, muitos termos novos são usados e com isso, muita confusão pode haver! Neste artigo, saiba quais são as diferenças entre Data Analytics, Business Intelligence e Data Warehouse.

O que significa B.I.?

A inteligência de negócio, mais conhecida como business intelligence trata principalmente de como você obtém os insights para tomar ações com as análises previamente feitas com os dados disponíveis em uma empresa.

As diferenças entre business intelligence, data science, data warehouse e data analytics é que B.I. se refere aquilo que é apresentável, incluindo:

Gráficos para visualização de dados (dataviz)
Relatórios escritos
Planilhas
Dashboards
Apresentações
Insights compartilhados em reuniões

Simplificando, business intelligence é o produto final! A comida saborosa que vai para a mesa quando tudo está pronto.

Postei aqui no blog um artigo sobre “O que é Business Intelligence e pra que serve“. Vale dar uma lida!

Como funciona o sistema de business intelligence?

Para que o fluxo de dados e informações se complete (e com isso, o sistema de business intelligence funcione adequadamente) é necessário que haja muita interação com sistemas de coleta e análise de dados.

Os sistemas de coleta de dados são responsáveis por (como o próprio nome diz) trazer os dados das respectivas fontes para o chamado data warehouse (armazém de dados – datalake em casos de big data).

Essas interações transformam dados em informações adequadas a um contexto de negócio e essas informações são exibidas em um software ou ferramenta de B.I. (Tableau, Power BI, Google Data Studio…).

Uma vez criado um produto de BI (como os dashboards, relatórios e outros já listados), informações podem servir para retroalimentar os sistemas de coleta e armazenamento de dados.

Vamos a um exemplo prático? Imagine um painel de BI para um varejista de roupas. Nele haverão dados dados que representam tendências de acordo com a mídia social (ferramentas de Social Media Analytics), compradores no exterior, estoques, vendas em lojas, entrevistas com grupos de foco e desfiles de moda.

Toda vez que você atualiza um dashboard (por exemplo, de meia em meia hora) você poderá ver informações diferentes. Isso porque as tendências podem ter mudado nesse período de tempo.

Muitas empresas não diferenciam data warehouse e business intelligence, agrupando-os em um mesmo sistema de armazenamento de dados. Porém, existe sim uma diferença e é importante saber alguns conceitos básicos de business intelligence e datawarehouse.

Diferenças entre data warehouse e business intelligence

Data Warehousing (processo envolvido em um data warehouse) é aplicado principalmente quando é necessário:

armazenar dados por períodos muito longos;
garantir que os dados estejam armazenados e tratados adequadamente;
possibilitar que os dados sejam aplicados em outras ferramentas e formas de uso.

O armazenamento pode ocorrer em qualquer etapa do processo (desde o início com a extração até o fim com a visualização dos dados, fruto das entregas de business intelligence).

Vejamos cada um desses tipos de coleta e armazenamento de dados (data warehousing), destacando seus benefícios:

Direto na extração dos dados de uma fonte: armazenar dados diretamente de um sistema de CRM ou de e-mail marketing na íntegra, sem nenhum tratamento é uma excelente proteção contra quaisquer intervenções, deixando a informação original sempre possível de recuperar.
Durante o processo de transformação dos dados: dados podem ser armazenados após várias etapas de análise terem sido concluídas, o que garante que os resultados já analisados sejam guardados, caso precisem ser consultados novamente.
Após a aplicação em ferramentas de business intelligence: relatórios, gráficos, última atualização de painéis e planilhas também podem ser armazenados para fins de manutenção, consulta de histórico e auditoria.

Diferenças entre Data Analytics e Business Intelligence

Data Analytics para muitos (confesso que para mim também) é a parte mais atraente de todo esse contexto para muitas pessoas. Traduzido como análise de dados, é aqui que os métodos estatísticos e as técnicas de programação são combinados para estudar dados e derivar insights.

Grande parte das ferramentas como Python e R vem do mundo da estatística, com métodos comuns aplicados aos dados, incluindo:

Regressão linear
Análise bayesiana
Estudos de freqüência
Análise de rede
Testando hipóteses
Clustering
Correlação

Para permitir a análise a partir da extração de dados geralmente, é necessário que estejam devidamente preparados, formatados corretamente para que esses algoritmos possam ser processados.

Vale também citar a necessidade de retirar dados duplicados, acertar erros nos valores presentes e evitar outros problemas.

Tudo isso deve ser feito para preservar a integridade dos dados, garantindo uma visão confiável dos dados e tornando possível uma análise prescritiva (aquela que recomenda quais as ações mais eficazes a serem tomadas).

Business Intelligence e análise de dados para gestão do negócio

Após aplicar essas técnicas de análise de dados, é necessário validar antes de armazená-los (como visto em data warehouse) e disponibilizar para a solução de business intelligence.

Os analistas ou cientistas de dados geralmente reservam uma parte desse conjunto de dados para validação.

Se houver divergências significativas entre a análise e sua aplicação no mundo real (contexto de negócio), isso pode representar pistas para voltar ao início da análise e descobrir o que deu errado até ali. Só assim, será alcançado valor para a gestão do negócio a que se destina.

Como as empresas que utilizam business intelligence diferenciam os conceitos?

Trabalhar com dados está longe de ser uma ação única ou mesmo um único conjunto de ações, desenvolvida por uma única pessoa que tenha familiaridade com dados.

Empresas que já trabalham com dados costumam dividir o processo em muitas etapas porque existem inúmeras responsabilidades ao longo do caminho.

Métodos de armazenamento de dados adequados podem garantir que as informações não sejam perdidas.

Uma análise feita de forma eficaz tentará evitar problemas estatísticos, over-fitting (erros em números para cima ou sobreajuste), under-fitting (erros em números para baixo ou subajuste), falhas de duplicidade, entre outros.

O bom uso de business intelligence pode garantir que as informações cheguem da forma adequada às mãos dos tomadores de decisão possibilitando que toda uma cultura orientada a dados seja implantada na empresa.