Data Science vs Business Intelligence: Diferença entre Data Science e Business Intelligence

Se há algo comum a quase todos os setores da indústria moderna, é o Big Data. Embora os dados sejam a nova moeda do século 21, os especialistas que podem alavancar efetivamente o Big Data são ativos inestimáveis ​​de empresas e organizações. Cientistas de dados e profissionais de Business Intelligence (BI) são dois desses ativos valiosos para as empresas, pois podem extrair insights significativos de dados brutos para ajudar a aumentar os lucros e ganhar vantagem sobre os concorrentes.

Sim, Cientistas de Dados e Analistas de BI trabalham juntos para transformar dados brutos em insights prontos para os negócios que podem criar valor para um negócio. Eles visam criar resultados de negócios favoráveis, como aumentar o ROI, expandir o alcance da marca, aumentar a satisfação do cliente, a retenção de clientes e assim por diante. Em outras palavras, Cientistas de Dados e Analistas de BI ajudam a dar sentido ao Big Data, fornecendo inteligência competitiva ou insights ricos em dados.

Mas então, isso significa que esses dois papéis são os mesmos?

Não, eles não são os mesmos.

Embora Data Science e Business Intelligence sejam áreas relacionadas que se concentram na geração de valor do Big Data, elas têm um quinhão de diferenças. Hoje, vamos nos aprofundar nessas diferenças para entender melhor os dois campos inter-relacionados – Data Science e Business Intelligence.

Data Science vs. Business Intelligence: O que eles significam?

Em sua essência, a Ciência de Dados trata de estudar, analisar e interpretar dados volumosos para obter os insights ocultos de dentro, combinando ciências interdisciplinares como Matemática, Estatística, Ciência da Computação e Ciência da Informação. Assim, a Data Science analisa tendências de dados anteriores para fazer previsões futuras baseadas em dados. Business Intelligence, por outro lado, refere-se ao conjunto de tecnologias e estratégias que uma empresa usa para analisar dados de negócios.

Embora a Ciência de Dados seja amplamente usada para Análise Preditiva ou Análise Prescritiva , as organizações usam principalmente BI para Análise Descritiva (relatórios).

Data Science vs. Business Intelligence: Quais são as principais diferenças?

Data Science é o divisor de águas do século 21. Ele transformou completamente a maneira como as empresas lidam com os dados. Anteriormente, o BI era em grande parte um domínio manual, monitorado e executado por profissionais de TI. No entanto, hoje, graças às tecnologias de Data Science, a maioria das operações de BI e Data Analytics são automatizadas – os dados de negócios são armazenados em repositórios de dados centralizados de onde os especialistas em dados podem extrair insights e inteligência usando ferramentas automatizadas, conforme e quando necessário. Dessa forma, a Data Science trouxe as principais operações de BI e Analytics para a vanguarda da tela de negócios.

Aqui estão 6 dicas que destacam a diferença entre Data Science e Business Intelligence:

1. Foco e Perspectiva

Como mencionamos anteriormente, a Data Science foi projetada para espiar o futuro. Ele interpreta os dados passados ​​e presentes para visualizar como será o futuro de uma empresa. Ao contrário disso, o BI analisa o histórico para fornecer relatórios detalhados, KPIs e tendências. No entanto, diferentemente da Data Science, o BI não descreve como os insights podem ser no futuro por meio de uma visualização adequada.

2. Processo

Embora a Ciência de Dados tenha tudo a ver com explorar as profundezas dos dados de negócios e experimentar os insights de várias maneiras possíveis, os sistemas tradicionais de BI são estáticos, pois não fornecem o escopo para explorar e experimentar como uma empresa coleta e lida com os dados.

3. Manipulação de Dados

O BI foi desenvolvido para analisar e interpretar dados estáticos e altamente estruturados, mas o Data Science oferece suporte a dados complexos multiestruturados de alta velocidade, alto volume e multiestruturados coletados de fontes diferentes. Embora o BI seja projetado para entender apenas dados pré-formatados em formatos específicos, as tecnologias de Data Science podem coletar, limpar, processar, analisar, interpretar e visualizar dados de forma livre coletados de várias fontes de maneira eficaz.

4. Armazenamento de dados

O cenário empresarial atual é extremamente dinâmico. Novas tendências, novas tecnologias e novas metodologias moldam constantemente a indústria enquanto falamos. Assim, é crucial que os dados, como qualquer outro ativo corporativo, sejam flexíveis o suficiente para sincronizar com as tendências do setor em ritmo acelerado. É aqui que a Data Science leva vantagem sobre o BI – enquanto os sistemas de BI armazenam dados em silos em data warehouses (tornando difícil a implantação em toda a infraestrutura de negócios), a Data Science adota a abordagem de repositório central para ajudar a mover dados em tempo real.

5. Foco nos Negócios

Data Science e BI diferem na forma como agregam valor a um negócio. Business Intelligence analisa dados históricos e atuais para encontrar respostas para as perguntas que já estão na mesa. No entanto, a Data Science explora conjuntos de dados grandes e complexos para descobrir questões novas e inovadoras que você não sabia que existiam. Dessa forma, a Data Science incentiva as empresas a explorar novas oportunidades, domínios e desafios com insights de dados.

6. Propriedade de TI x Propriedade de negócios

Anteriormente, as ferramentas e sistemas de BI eram controlados e gerenciados principalmente pelo departamento de TI, que extraía a inteligência manualmente e a encaminhava para os analistas de dados para posterior interpretação. A Data Science mudou essa abordagem ao reunir todas as ações relacionadas simultaneamente.

As soluções e tecnologias de Data Science são operadas por analistas de dados, cientistas de dados e especialistas em BI que podem se concentrar na análise de dados para criar previsões de negócios acionáveis, em vez de dedicar seu tempo à “limpeza de TI”.

Cientistas de Dados x Analistas de BI

A esta altura, deve estar claro para você que Cientistas de Dados e analistas de BI são duas funções diferentes dentro de uma organização. Enquanto o primeiro se concentra na extrapolação de dados passados ​​para ajudar as empresas a mitigar potenciais riscos e desafios de negócios no futuro, o segundo se concentra em interpretar dados passados ​​para encontrar respostas para perguntas imediatas e desafios de negócios. Assim, cientistas de dados e analistas de BI trabalham lado a lado para equipar as empresas com insights orientados por dados e ajudá-las a se preparar para os cenários de negócios atuais e futuros.

O que une Cientistas de Dados e Analistas de BI é seu amor e afinidade com a análise de dados. Ambos os especialistas usam algoritmos, ferramentas e estruturas avançadas em diferentes capacidades e graus para capacitar as empresas com insights altamente precisos e baseados em fatos que podem fazer ou quebrar um negócio.

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Conclusão

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