Nos últimos anos, o mundo da tecnologia testemunhou um avanço significativo no campo da análise de dados. Duas áreas que se destacam nesse cenário são o Business Intelligence (BI) e o Big Data. Embora ambos estejam relacionados à coleta e análise de informações para a tomada de decisões estratégicas, eles têm características distintas.
Neste artigo, vamos explorar as diferenças entre BI e Big Data, além de discutir como essas áreas podem ser integradas para obter melhores resultados. Continue a leitura e confira!
O que é Business Intelligence?
O Business Intelligence se refere ao processo de coleta, organização, análise e apresentação de informações estratégicas para auxiliar na tomada de decisões empresariais.
O recurso envolve a utilização de dados internos e externos para identificar padrões, tendências e insights valiosos que orientem a estratégia de uma organização. Ele permite que as empresas transformem dados brutos em conhecimento acionável, fornecendo informações claras e concisas para os tomadores de decisão.
O que é Big Data?
Por outro lado, o Big Data consiste em conjuntos de dados grandes e complexos, os quais os métodos tradicionais não dão conta de gerenciar e analisar facilmente. Ele é caracterizado pelos 3Vs:
- volume — refere-se à quantidade massiva de dados gerados;
- variedade — abrange a diversidade de formatos e fontes desses dados;
- velocidade — diz respeito à taxa rápida na qual os dados são gerados e atualizados.
Quais são as diferenças entre BI e Big Data?
Embora BI e Big Data estejam relacionados à gestão de informações, existem diferenças significativas entre eles. Confira!
Objetivos
O BI visa fornecer insights estratégicos para impulsionar a tomada de decisões empresariais, enquanto o Big Data concentra-se em extrair valor de grandes volumes de dados, identificando padrões e tendências.
Coleta de informações
O BI utiliza principalmente dados estruturados, provenientes de fontes internas e externas, que são pré-processados e organizados para análise. Já o Big Data lida com uma variedade de dados, incluindo textos, imagens, áudios e dados não estruturados, oriundos de diferentes fontes — muitas vezes, em tempo real.
Foco
O BI está voltado para a análise retrospectiva, fornecendo informações sobre o que aconteceu e por quê. O Big Data, por sua vez, enfoca a análise preditiva, identificando tendências futuras e possibilitando ações proativas.
Implementação
O BI geralmente é implementado por meio de sistemas específicos, como data warehouses e ferramentas de visualização de dados. Por outro lado, o Big Data requer uma infraestrutura robusta e escalável, incluindo armazenamento distribuído e processamento paralelo.
Campo de conhecimento
O BI é uma disciplina estabelecida há mais tempo, com métodos e técnicas bem estabelecidos. O Big Data, por ser relativamente recente, está em constante evolução, exigindo habilidades específicas em ciência de dados e análise avançada.
Como é feita a integração entre BI e Big Data?
Apesar das diferenças, o BI e o Big Data podem ser integrados para obter uma visão mais completa e aprimorada dos dados empresariais. O Big Data fornece fontes adicionais de informações para enriquecer as análises do BI, enquanto o BI ajuda a transformar os dados brutos do Big Data em insights de negócios acionáveis.
Essa integração permite uma análise mais profunda, incluindo a identificação de padrões ocultos, previsão de tendências futuras e personalização de estratégias de negócios. A vantagem de combinar o BI com o Big Data reside na capacidade de tomar decisões mais informadas e estratégicas, impulsionando a competitividade e o crescimento empresarial.
A utilização eficaz dessas abordagens requer a adoção de tecnologias adequadas, como ferramentas de análise de dados, algoritmos avançados e profissionais qualificados para interpretar os resultados.
Em suma, o Business Intelligence e o Big Data desempenham papéis distintos na gestão de informações empresariais. No entanto, integrar esses recursos permite que as organizações obtenham uma visão mais completa e precisa dos dados, o que contribui para o sucesso nos negócios.
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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?