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27 de Novembro de 2020

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Qual a diferença entre Big Data e Business Intelligence?

Os conceitos de Business Intelligence e Big Data podem ser facilmente confundidos, já que ambos são relacionados à gestão de negócios, informação estratégica e inteligência competitiva.

A dúvida pode surgir, por exemplo, ao escolher uma ferramenta para análise de informações dentro da empresa.

Se esse é o seu caso, vale muito a pena entender a diferença entre Business Intelligence e Big Data. 

Apesar de serem termos aparentemente simples, eles apresentam para as empresas soluções distintas – e complementares, como veremos mais à frente. 

Se isso ainda não está muito claro para você, continue lendo o texto que preparamos.

O que é Business Intelligence?

BI e Big Data: entenda as diferenças e como o business intelligence funciona
Qual é o principal objetivo do Business Intelligence?

Quando falamos em Business Intelligence (inteligência de negócio ou simplesmente BI), pensamos em ação. 

Isso porque o termo diz respeito à análise de dados brutos e sua transformação em informações comerciais valiosas. 

Assim, o BI provoca uma verdadeira transformação nas informações, que vai levar o gestor a tomar decisões melhores, de maneira mais eficiente e com mais chances de aumento de lucros.

O papel do BI é encontrar respostas para determinadas perguntas, olhando para o desempenho da empresa em sistemas como ERP e CRM. 

Falando de forma um pouco mais técnica, o Business Intelligence utiliza sistemas que importam fluxos de dados de qualquer tamanho e os usa para gerar informativos que servirão de base para decisões específicas. 

Pode ser necessário fazer uso de ferramentas específicas para isso.

5 Etapas do Business Intelligence

Para encontrar as respostas a que se propõem, os profissionais que trabalham com BI precisam seguir uma espécie de roteiro.

Como veremos, trata-se de um conjunto de tarefas e atividades coordenadas, sem as quais não se pode colocar em prática esse conceito e desenvolver uma solução específica.

Afinal, a inteligência de negócios não faria sentido se não houvesse uma metodologia como background, concorda?

Veja, então, quais são as suas etapas:

1. Mobilização de recursos e parcerias

Não existe BI sem pessoas.

Por isso, o primeiro estágio da implementação da inteligência de negócios é conhecer quem são os profissionais envolvidos e os parceiros interessados.

Nesta fase, é indispensável que a alta direção da empresa demonstre de forma clara o seu apoio, sem o qual um projeto de BI não pode avançar.

Portanto, além do público interno, deve-se também mobilizar as pessoas de fora que tenham ligação com o negócio – um grupo que faz parte dos chamados stakeholders.

Só depois de saber quem é quem pode-se passar à segunda etapa.

2. Levantamento de metas

Não chega a ser novidade que, sem metas, não há negócio ou empresa que se mantenha competitivo.

Sendo assim, para desenvolver um sistema em BI, é necessário conhecer os objetivos que os gestores e líderes traçaram.

Por exemplo: a empresa precisa melhorar a integração entre seus setores de compras, estoque e jurídico. Quais metas podem ser definidas a partir disso?

É nessa linha que você será capaz de começar o esboço de um plano de ação antes de manipular dados.

3. Mapeamento das fontes de dados

Na terceira etapa, o projeto de BI começa a ganhar forma.

É nela que os profissionais envolvidos dão início ao levantamento das fontes de dados que serão utilizadas para abastecer a futura solução.

Planilhas, arquivos em JSON, servidores remotos e tudo o que possa servir como repositório de informação para abastecer o sistema deve ser considerado.

Voltando ao exemplo do tópico anterior, uma possível integração entre compras e estoque, provavelmente, terá como fonte de dados os registros de entradas e saídas de fornecedores.

A partir disso, as fontes são validadas e mapeadas para, depois, serem inseridas no banco de dados do sistema de BI.

4. Arquitetura e construção da solução

A esta altura, sua empresa já sabe de cor e salteado quem são as pessoas envolvidas no processo, quais metas deve cumprir e as fontes de informações a utilizar.

Com todos esses elementos em mãos, chega enfim a hora de realizar a modelagem de dados e o respectivo método de Extração, Transformação e Carga, mais conhecido pela sigla ETL.

Depois disso, a base consolidada do data warehouse é alimentada para, a partir daí, começarem a rodar os primeiros processos.

Esta é a etapa mais longa e trabalhosa na construção de um sistema em BI.

Testes precisam ser feitos para que, ao chegar na fase final, tudo esteja “redondo”.

5. Disponibilização ao usuário

A solução principal em BI é o software Tableau, normalmente utilizado conforme os estágios anteriormente descritos.

Depois que ele é implementado, a empresa deve começar o treinamento das pessoas que vão utilizar o recurso em um processo assistido do início ao fim pelos nossos especialistas.

Ainda não utiliza o Tableau? Você pode experimentar grátis com a FiveActs! Caso já utilize mas ainda assim não se sinta seguro o suficiente com a ferramenta, não tem problema. 

+A FiveActs também oferece serviços de treinamento e consultoria, fale conosco!

Exemplos de Business Intelligence

Casos de sucesso não faltam para ilustrar os efeitos da implementação de sistemas de BI em negócios.

Conheça três deles a seguir.

Toyota

Até mesmo os “pais” da eficiência enfrentam problemas com a gestão dos seus dados.

Foi o que aconteceu com a Toyota há alguns anos, quando a companhia decidiu apostar em Business Intelligence.

Como resultado, a montadora otimizou sua matriz de custos de fabricação, bem como os fluxos de trabalho.

A recompensa? Um ROI (retorno sobre o investimento) estimado em mais de 500%.

Copa de 2014

Embora a Copa do Mundo de 2014 não traga boas lembranças para os brasileiros, ela merece ser citada como um caso de aplicação bem-sucedida de BI.

A grande beneficiária, logicamente, foi a campeã Alemanha.

Com soluções em BI, os alemães obtiveram performance muito acima da média depois de analisar dados sobre o desempenho dos jogadores adversários e dos seus próprios atletas.

Santander

Em apenas um ano, o banco Santander conseguiu abrir mais de 2 mil novas contas.

Para isso, foi realizada uma grande mobilização, na qual foram cruzados dados do seu portfólio de clientes com fontes de informações externas, o que resultou na grande adesão.

O que é Big Data?

o que é big data e para que serve
Qual a função do Big Data?

Assim como o Business Intelligence, o Big Data é uma tecnologia utilizada pelas empresas que querem ter vantagem competitiva por meio de informação estratégica.

Hoje em dia, todos sofremos com a sobrecarga de informações que, muitas vezes, mal conseguimos assimilar. 

Nas empresas, esse volume é ainda maior, porque dentro de uma organização existem dados de colaboradores, clientes, concorrentes, fornecedores, etc.

Essa informação toda é muito valiosa, mas somente se for tratada da maneira correta. 

É nesse contexto que entra o Big Data, que tem como objetivo organizar e disponibilizar um grande volume de dados para que tudo seja mais facilmente utilizado e acessado.

Para que fique ainda mais claro qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data, apontamos a seguir como distinguir uma da outra!

Big Data x Big Data Analytics

Pelo que foi exposto até aqui, vale destacar: Big Data diz respeito ao infinito repositório de dados encontrado principalmente na internet.

Já o conceito de Big Data Analytics tem relação com o que se faz com essas informações, que, uma vez tratadas, são usadas para balizar decisões ou promover mudanças.

Qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data?

Big Data é um termo mais generalizado e abrangente. 

Os sistemas digitais geram cada vez mais dados, e o objetivo do Big Data é justamente criar novas abordagens para armazená-los. 

Já o Business Intelligence é uma tecnologia com propósitos mais específicos, pois seu processo inclui a coleta e monitoramento de informações, assim como sua filtragem e organização. 

O objetivo é oferecer esses dados de forma sucinta, de maneira que os gestores as recebam tratadas para tomar decisões estratégicas.

A grande diferença entre Business Intelligence e Big Data é também o motivo pelo qual as duas estratégias são complementares. 

Uma atua de forma mais sistêmica e contínua, enquanto a outra trabalha com um objetivo específico.

Enquanto as soluções de Big Data servem para minerar dados de forma mais precisa, as ferramentas de BI analisam e condensam informações para tomada de decisões. 

É uma dupla infalível para a competitividade da empresa!

Qual é a importância do BI e Big Data na gestão de uma empresa?

Motivos não faltariam para ressaltar a importância do BI e do Big Data para a gestão.

A seguir, destacamos alguns dos mais relevantes para você:

  • Processo decisório mais inteligente e menos baseado em “achismo”
  • Redefinição de matrizes de custos
  • Abertura de novos mercados que, antes, não eram identificados
  • Redução da pressão da concorrência (eles é que passarão a correr atrás)
  • Mais agilidade ao definir ciclos de vendas e estratégias de marketing.

Como unir Business Intelligence e Big Data para conseguir vantagem competitiva?

Para que sua empresa desenvolva inteligência de mercado por meio do Big Data, é fundamental contar com as soluções e ferramentas certas.

Nesse caso, não há sistema no mercado melhor do que o Tableau, líder em seu segmento há 8 anos, segundo a consultoria Gartner.

Ele está ao seu alcance pela FiveActs, sua parceira desde sempre para gerar insights e desenvolver BI em sua empresa.

Conclusão

Business Intelligence e Big Data são conceitos realmente fascinantes, mas, para gerarem resultados, é preciso contar com as pessoas e os recursos adequados.

Agora que você já conhece a diferença, entenda como funciona a análise de dados na prática com Business Intelligence.

Leia também:

+ Data Analytics: entenda o que é e como utilizá-lo nas organizações
+ Data Science: o que é, como funciona e aplicações

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