Dois conceitos vêm sendo muito utilizados em empresas de diversos tamanhos, quando o assunto é tomada de decisão: Business Intelligence e Big Data. O primeiro já é muito conhecido, possuindo diversas ferramentas que implementam seu conceito, ajudando várias empresas a tomarem decisões corretas e crescerem cada vez mais. O segundo, mais novo, ainda traz dúvidas e confusão sobre o que é e o que é capaz de fazer.
Antes de mais nada, é importante termos em mente que BI e Big Data são conceitos distintos e que possuem objetivos e finalidades diferentes. Vale a pena ressaltar que um conceito não substitui o outro, podendo, inclusive, trabalharem de forma complementar em alguns casos.
Neste artigo, iremos apresentar uma breve definição desses conceitos e quais as diferenças entre si. Confira!
Business Intelligence
As soluções e ferramentas que implementam o conceito de BI têm foco na obtenção, organização, manipulação e apresentação dos dados de uma forma estruturada e mais exata possível, para facilitar a análise dos dados, e, consequentemente, facilitando uma situação de tomada de decisão em uma empresa.
Além disso, ferramentas BI permitem que gestores consigam fazer uma análise preditiva das tendências do seu mercado, o que pode gerar insights para a criação de diretrizes eficientes com o intuito de alcançar o objetivo empresarial de forma otimizada e eficaz.
Big Data
As soluções e ferramentas que implementam o conceito de Big Data possuem o foco no processamento rápido de uma grande quantidade de dados, buscando encontrar correlações entre eles.
As vezes, as correlações encontradas podem não fazer muito sentido, do ponto de vista empresarial, porém, na maioria das vezes, podem ser feitas descobertas de perguntas e possibilidades que ainda não foram pensadas, o que pode oferecer às empresas certas vantagens competitivas.
Diferença entre os conceitos
Vimos até agora que ambos os conceitos servem para auxiliar as empresas a obterem vantagens competitivas por meio do processamento de um volume grande de dados, praticamente em tempo real. Mas qual a diferença entre esses dois conceitos?
A ideia do BI é, simplificando, encontrar possíveis soluções para perguntas conhecidas pelos gestores de empresas, fornecendo saídas lógicas e estratégicas que, por meio de suas análises, definem as melhores hipóteses.
Então, podemos comparar o conceito de BI com uma bússola, que irá guiar as tomadas de decisões das grandes empresas, com base em dados exatos e objetivos.
Já o Big Data, não traz resultados tão claros como o BI, por não ser seu objetivo. O objetivo do Big Data é, na verdade, encontrar perguntas ou relações que passaram despercebidas ou não foram pensadas por gestores e analistas, devido à grande quantidade de dados disponíveis.
A função do Big Data pode ser comparada à atividade de montar um quebra-cabeça extremamente grande, com todas as peças embaralhadas e em um curto espaço de tempo.
No início, as informações (ou peças) todas espalhadas podem não fazer sentido para os gestores e analistas, mas, após o Big Data juntar algumas delas, podem ser evidenciadas relações entre as informações que podem gerar insights interessantes que não seriam descobertos sem a ajuda do Big Data.
Possui alguma dúvida a respeito da diferença dos conceitos? Gostaria de acrescentar alguma explicação interessante? Escreva um comentário para que possamos ajudar todos a entenderem essas diferenças.
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?