É muito comum haver uma certa confusão quanto ao entendimento do que BI e Big Data.
Realmente, existem algumas semelhanças conceituais entre um e outro, mas tanto em relação à implementação, quando aos resultados que a aplicação de ambos fornecem trata-se de duas atividades bastante distintas.
Quer aprender sobre as diferenças? Acompanhe o post de hoje!
O que é Business Intelligence?
Business inteligence é um termo bastante abrangente que se refere a uma variedade de software utilizados para análise de dados e geração de relatórios que auxiliam nos processos de tomadas de decisão pelas empresas. Varias tecnologias e processos para coleta, busca e armazenamento de dados são utilizados em BI como analytics, indexação, SQL e dashboards.
As empresas utilizam BI para gerar insights a partir da analise e cruzamento de informações e assim aprimorar os produtos e serviços oferecidos aos clientes. A origem disso são quaisquer dados que possam ser coletados e armazenados em formato digital: perfis de clientes cadastrados, históricos de compras, analise do comportamento do usuário ao navegar na página de uma loga virtual, transações feitas por clientes, fornecedores etc.
Em relatórios e gráficos gerados em sofisticados dashboards, esses dados são facilmente grupados, analisados e compartilhados entre profissionais com diferentes backgrounds. Isso permite que as variações no ambiente de negócios sejam mais facilmente compreendidas, ajudando a empresa possa tomar decisões mais assertivas e aproveitar as oportunidades que os cenários atuais proporcionam.
O que é Big Data?
Big Data é um conjunto de ferramentas que permite a coleta e analise e armazenamento de grandes volumes de dados, de variados tipos e com alta velocidade. Os dados utilizados nesse processo podem ser estruturados como formulários, planilhas, tabelas em bancos de dados ou não-estruturados , logs de sistemas, e-mails, imagens, audios, vídeos e informações encontradas em redes sociais.
Usando complexos algorítimos e modelos estatísticos, com big datas são realizadas, a partir da analise de gigantescas quantidades de dados (pode-se chegar petabytes de dados) os seguintes tipos de analises:
- Descritiva: tendo como referência as informações coletadas no passado, permite o entendimento do cenário atual.
- Preditiva: a partir do histórico de dados relacionadas aos negócios, permite que seja feita uma previsão do que poderá acontecer no futuro.
- Prescritiva: com referência nos dados, eventos e relações de causa e efeito, esse tipo de analise mostra aos gestores o que pode ser melhorado nos processos realizados pela empresa em diversas áreas como produção, marketing e design para que se alcance resultados mais satisfatórios para os negócios.
Qual a relação entre BI e Big Data?
Uma diferença marcante é em relação à quantidade e variabilidade das informações analisadas em cada uma. Embora nos processos de BI se possa usar uma vasta quantidade de informações, em Big Data, a demanda por dados é muito maior.
BI utilizada dados estruturados, textos e números para suas analises enquanto em Big Data não há a necessidade desses dados terem uma forma e organização pré-definida. Logs de sistemas, trocas de e-mail, transações em sistemas financeiros podem ser cruzados conforme a necessidade. Não é preciso um certo formato ou um tipo de informação prévios.
Em relação às analises, BI visa ajudar a encontrar respostas que serão utilizadas nos processos decisórios. Já com o Big Data, novas questões que ainda não houveram sido formuladas passam a se desenhar e são usadas para dar novas diretrizes aos negócios.
Elas podem se usadas de forma complementar. Com o Big Data pode-se, a partir dos dados, perceber tendências que mesmo uma pessoa com larga experiência e conhecimento tácito não poderia conceber. As questões formuladas a partir daí, podem ser respondidas usando as ferramentas analíticas apresentadas pelo BI.
Vemos assim que BI e Big data apresentam diferenças, tanto na complexidade quando tamanho da infraestrutura para serem implementadas. Tem objetivos distintos pois, enquanto uma visa descrever cenários e obter respostas baseando-se no histórico de dados mais organizados e configurados, ou outro, a partir de dados desorganizados em quantidades muito maiores, trás novos questionamentos uma visão do futuro.
