Business Intelligence versus Data Science, qual é o melhor para seu negócio?

16/06/2020

Tags:Analytics, BI, Business Intelligence, Data Science, DS, Eventos passados, Previsão de eventos

Por: Virgilio Santos | 16 de junho de 2020, às 13:30

Atualmente, as empresas buscam cada vez mais eficiência nas suas atividades. Um atendimento mais rápido e conclusivo, previsão de falhas, políticas de marketing satisfatórias e produtividade dos colaboradores são alguns aspectos que podem fazer com que elas se destaquem no mercado. Neste contexto, a busca por Business Intelligence (BI) e Data Science (DS) se tornou comum nos ambientes corporativos atuais. Porém, é necessário o entendimento correto de cada conceito para sua melhor aplicação.

Qual a importância?

Em um ambiente coorporativo é de suma importância o entendimento de eventos que ocorreram no passado e a previsão de eventos futuros. Ao tratarmos eventos passados, podemos esclarecer situações como o nível de venda de determinado serviço ou produto, eficiência operacional por turno, área, dentre outros. A previsão de eventos futuros, visa uma diminuição no número de falhas ou acidentes, melhor alocação de capital, diminuição de custos, dentre outros. Ambas tratativas auxiliam na tomada de decisão dos gestores, facilitando a identificação de novas oportunidades, bem como a implementação de uma estratégia eficaz.

Business Intelligence:

Ao tratarmos os eventos passados, BI é altamente indicado. Para sua aplicação é necessário a obtenção de dados do negócio, bem como ferramentas analíticas para seu entendimento. Como produto, serão gerados relatórios, gráficos e tendências. Para a realização da atividade, é necessário a obtenção dos dados organizados, tratados e de alta qualidade, tais pontos são essenciais para o sucesso da atividade.

Data Science:

Na previsão de eventos futuros, recomenda-se a aplicação de DS. Neste, o objetivo central é a identificação de padrões, correlações e construção de modelos preditivos capazes de prever determinada situação. Os dados não necessitam de um tratamento prévio, sendo esta, uma das tarefas do cientista de dados. Para a previsão de eventos futuros, também se utiliza um conjunto de dados passados, porém, neste necessita-se um volume maior de informações. Como produto, serão gerados modelos preditivos como arvores de decisão, redes neurais, e outros, que serão amplamente testados e validados para que sejam capazes de, em tempo real, retornar informações e previsões aos gestores e colaboradores.

Qual é o melhor para seu negócio?

Por mais que ambos conceitos possuam suas similaridades, eles também possuem diferenças marcantes e cada qual possui sua importância de acordo com os objetivos da empresa. Dessa forma, é necessário um bom entrosamento entre os gestores e a equipe técnica visando encontrar a melhor solução para aquele negócio.

Assim, nos próximos conteúdos, aprofundaremos em cada um deles, esclarecendo quais técnicas, algoritmos e ferramentas de cada que melhor se aplicarão a sua empresa.