Business Intelligence, Business Analytics, Data Analytics… Em um mercado cada vez mais guiado por dados, diversos termos do tipo têm aparecido. Mas será que todos eles significam a mesma coisa?
Neste post explicaremos melhor o significado dessas expressões e o que elas englobam. Confira a seguir e pare de fazer confusão!
Data-Driven Business: o que é?
Você provavelmente já sabe que atualmente o modelo de empresa que está em alta é o data-driven. Data-driven business (empresas data-driven) nada mais são do que empresas orientadas por dados. O termo data-driven significa, literalmente, “dirigida por dados”.
Isso significa que existe uma cultura de dados dentro da empresa, que vai desde a coleta dos mesmos até seu tratamento e análise. Todo esse processo visa embasar as decisões do negócio, além de gerar insights enriquecedores para a organização.
Data-driven business então é um modelo e uma cultura de negócio. Dentro desse modelo, existirão diversas ferramentas para colocá-lo em prática. Abordaremos isso nos próximos tópicos.
Business Intelligence (BI) x Business Analytics (BA)
O objetivo do BI e do BA é o mesmo. Ambos são ferramentas que buscam auxiliar as organizações a tomar decisões embasadas em dados, conferindo mais assertividade às mesmas. O que difere esses dois termos é o enfoque e método utilizados. Entenda melhor:
Business Intelligence (BI)
Business Intelligence (ou inteligência de negócios, em português) é um termo amplo que se refere à diversos softwares usados para analisar dados de uma empresa. Assim, quando falamos de QlikView, Qlik Sense, Power BI, Tableau, entre diversos outros, estamos falando de BI.
O BI é um termo mais antigo, que surgiu em meados dos anos 80. Vale ressaltar que nesse momento histórico, quando se falava em dados dentro de uma empresa, o setor associado era logo o de TI. Nesse cenário, coletar dados não era uma tarefa tão simples e corriqueira como é hoje em dia, e apenas profissionais da TI ficavam encarregados por isso.
A solução ficou conhecida por sua alta capacidade estratégica: a partir da coleta e análise de um grande conjunto de dados brutos, é possível transformá-los em informações valiosas para enxergar o panorama da empresa e então realizar um planejamento das próximas ações. Um software de BI possui todas as ferramentas necessárias para realizar cada uma dessas etapas.
As soluções de BI possuem Data Warehouse, ou seja, um banco de dados que é modelado para consultas. O Data Warehouse armazena dados detalhados dos negócios e, por meio de históricos, consegue criar e organizar relatórios que irão auxiliar a empresa a tomar decisões. Esses relatórios são automáticos e previnem erros humanos na hora da compilação de informações.
BI x Data Analytics (DA)
Como vimos acima, o Business Intelligence busca dar suporte à gestão empresarial através de um processo completo de coleta, organização, manutenção, análise, e distribuição de dados. Todo o tratamento do dado neste ciclo tem como objetivo final ser útil à gestão, portanto, o BI é de extrema importância para a diretoria e a gerência, tendo um forte apelo ao negócio.
Data Analytics, por sua vez, se refere à análise de dados como o próprio nome já diz. O DA não é uma tecnologia, software ou processo específico de uma área, mas sim uma prática de captação de informações de qualidade. Seu uso é extremamente variável e pode estar englobado em diversos processos tecnológicos, como é o caso do BI (que depende do DA para extrair informações) e das empresas data-driven (que possuem como pilar o DA).
Business Analytics (BA)
O BI esteve em alta, dominando o mercado até meados de 2010. A partir de então, um conceito começou a ganhar amplo espaço no mercado: o conceito de analytics.
Desde então, a análise de dados deixou de ser algo exclusivo do setor de TI e começou a se expandir para todas as outras áreas empresariais. Surge a necessidade de se criar modelos de análises e simulações para antever cenários em diversos setores como marketing, finanças, RH, etc.
Nesse cenário surge o Business Analytics (análise de negócios), que apesar de ser um termo complementar ao BI, nasce com uma proposta diferente. Enquanto o BI foca em dados passados e atuais para entender o desempenho da empresa, identificar problemas no negócio, e gerar relatórios, o BA foca no futuro para prever tendências, identificar padrões e sugerir ações para melhores resultados.
O BI é reativo, enquanto o BA é proativo. Enquanto o BI responde à perguntas como “o que aconteceu/está acontecendo?” e “quanto/quando?”, o BA responde à perguntas do tipo “o que acontecerá se..?” e “o que vem depois?”. Portanto, é possível dizer que o BA é uma evolução do BI no que diz respeito à análise preditiva dos dados. Ele utiliza mais recursos de estatística preditiva.
Depois de ler um pouquinho sobre esses dois termos, fica bem claro que uma boa estratégia para se tornar uma empresa data-driven de sucesso é conciliar o uso do BI e do BA. Mas é claro que para isso, primeiro você tem que entender em qual fase da maturidade de dados você está.