Pessoas e empresas produzem uma grande quantidade de dados. Ao navegar na internet, fazendo pesquisas ou compras em um e-commerce, muitas informações ali são armazenadas. Desde preferências dos consumidores até métricas de desempenho em uma multinacional, todo esse volume de dados precisa ser coletado e analisado por meio de soluções tecnológicas.
Nesse sentido, preparamos este post para que você entenda qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence (BI) — dois termos imprescindíveis em Tecnologia da Informação. Além disso, você compreenderá como os dois se relacionam e obterá dicas de como aplicar as soluções em seu negócio. Continue lendo!
Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?
O Big Data consiste na massa de informações geradas diariamente, em função do grande aumento do uso da Internet. Todos esses dados são utilizados pelas empresas no intuito de melhorar o seu desempenho e otimizar seus processos internos.
Já o Business Intelligence é a tecnologia capaz de coletar, organizar, analisar, interpretar e compartilhar esses dados brutos. Dessa forma, a empresa terá os meios de realizar ações corretivas em seus processos, campanhas de marketing, captação de potenciais clientes, entre outros.
Além disso, a era digital e virtual faz com que muitas empresas passem a prospectar clientes por meio do BI, a partir dos dados do Big Data. Portanto, elas terão condições de medir a performance da sua marca nos mecanismos de busca — como o Google — e nas redes sociais, em função do volume de pesquisas feito pelos usuários.
Qual a importância do Big Data e do BI na gestão de uma empresa?
Com o tempo, os gestores deverão estar cada vez mais convencidos de que intuição e achismos não são mais tolerados no mercado. Logo, implementar uma solução de BI com base no Big Data fará com que desperdícios e estoques mal organizados, por exemplo, sejam detectados e corrigidos com maior rapidez.
Os erros e retrabalhos da equipe também poderão ser minimizados. Isso porque, ao oferecer automatização das tarefas, o Business Intelligence fica responsável pelo melhor aproveitamento de um colaborador em atividades mais produtivas e menos repetitivas.
Se for bem aplicado, o BI será de fundamental importância para o melhor posicionamento do negócio no mercado, obtendo vantagem sobre os concorrentes por meio de estratégias mais eficientes: não só fidelizará seus clientes como obterá prospects cada vez mais dispostos a fazer negócio com a empresa.
Como usar Big Data e Business Intelligence na sua empresa?
A primeira dica é identificar quais são os desafios do negócio. Para isso, é importante consultar cada departamento a fim de se ter uma ideia geral das adversidades encontradas em cada setor. Depois de listados, é preciso priorizar os problemas mais importantes. Isso certamente impactará diretamente nos resultados da estratégia.
Em seguida, você deve buscar fontes de pesquisa confiáveis, tais como:
- tráfego em sites;
- engajamento nas redes sociais;
- relatórios;
- pesquisas de mercado com clientes, colaboradores e fornecedores.
Como o Big Data é composto por um enorme volume de dados brutos, é de grande importância saber filtrar quais são as informações realmente relevantes, em função dos desafios e das prioridades definidas pela empresa. Assim, o que não for útil para a análise deve ser excluído.
A última dica é escolher um software robusto capaz de realizar todos esses procedimentos, que centralize as informações e as torne acessíveis para todos da organização.
A diferença entre Big Data e Business Intelligence está simplesmente no fato de que um vem depois do outro. O primeiro fornece uma massa de dados para que o segundo faça o devido tratamento das informações, levando em conta aquilo que a empresa deseja obter. Hoje temos ambas as ferramentas para facilitar a administração da grande quantidade de dados e informações e é por isso que a sua empresa deve investir sem dúvida nessas estratégias.
O que achou deste conteúdo? Ficou com dúvida no processo de implantação das ideias aqui sugeridas? Entre em contato com a nossa empresa para mais informações!
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?