Data Driven: Você sabe a diferença entre Business Intelligence e Business Analytics?

Business Intelligence e Business Analytics: ambos os termos geram confusão e é comum que não se saiba a diferença entre eles. Muito utilizados no mercado, eles têm o mesmo objetivo, que é o de ajudar as empresas a tomarem melhores decisões utilizando dados.
 
A diferença entre ambos é que, embora compartilhem o mesmo objetivo, eles diferem no método, nas tecnologias envolvidas e, portanto, no perfil dos profissionais envolvidos. Se você, assim como muitas pessoas, sente uma certa confusão ao falar de Business Intelligence e Business Analytics, confira, a seguir, a diferença entre ambos.
 
 
Quais são as diferenças entre Business Intelligence e Business Analytics
 
O Business Intelligence (ou BI) se baseia na consolidação de dados tipicamente estruturados em banco de dados relacionais ou não, cujos modelos apoiam na identificação de resultados de indicadores, por exemplo, de histórico de vendas por região e produto, ajudando o gestor tanto nas ações táticas momentâneas como no planejamento estratégico. Por meio de uma coleta e análise de um conjunto de dados, ele auxilia a planejar o futuro de forma mais eficiente.
 
O Business Intelligence, ou BI, ajuda o gestor no planejamento estratégico. Com ele, é possível coletar e analisar inúmeros dados de uma empresa para entender sua performance. Com isso, é possível, então, planejar melhor o futuro. Em geral, os dados do Business Intelligence são disponibilizados em métricas estabelecidas e planilhas complexas.
 
O Business Analytics se baseia em modelos estatísticos avançados, cuja base tipicamente é de dados estruturados e não estruturados (por exemplo redes sociais). Os modelos estatísticos têm maior potencial quanto tem acesso a um grande volume de dados (Big Data). Sua aplicabilidade mais relevante está na construções de modelos preditivos, que a partir dos dados disponibilizados sejam possíveis extrapolações e inferências tais como identificar comportamentos futuros mais prováveis como potencial de compras, de churn (troca de fornecedor) ou de fraude.
 
Organizações orientadas a dados
 
Empresas que adotaram a transformação digital estão investindo fortemente no desenvolvimento do Business Analytics que demanda uma grande melhoria da qualidade de seus dados. Conhecimentos prévios e cultura orientada a indicadores podem ajudar nesta jornada de transformação, mas são uma pequena parte da equação.
  
Modelos mais avançados de Business Analytics que incorporam algoritmos cognitivos caem na categoria de Machine Learning (aprendizado de máquina). O potencial destes modelos já podem ser observados na proliferação de atendentes virtuais como Chatbots e, mais avançado ainda, como BIA (Bradesco Inteligência Artificial), AURA (inteligência artificial da Vivo), LIA (Leroy Merlin Inteligência Artifical), Joice (idem da Oi),  entre outras.
 
Com uma análise precisa, segura e orientada por dados, é possível respaldar decisões estratégicas e impactar de maneira sólida o futuro das companhias. No âmbito de gerenciamento de projetos, tendências para reflexão:

• Gerenciamento de projetos baseado em dados vem crescendo, observando que recursos de Analytics nas ferramentas como PowerBI vem proliferando
• Modelos cognitivos no gerenciamento de projetos (Gartner estima que 80% das tarefas típicas de um escritório de projetos serão eliminadas pois serão assumidas pelos algoritmos de inteligência artificial)
• A forte expansão de projetos de Business Analytics e IA oferecem muitas oportunidades de desafios  

 
Você está preparado para apoiar na jornada de uma organização orientada a dados?

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