Business Intelligence vs. Business Analytics: uma Visão Geral

O que é business intelligence?

A BI utiliza dados para desenvolver métricas empresariais abrangentes que as organizações podem gerenciar para administrar as operações diárias. Exemplos de casos de uso incluem: 

• Análise em tempo real: percepções em tempo real para decisões e ajustes mais rápidos 
• Percepções do cliente: visão abrangente do comportamento, das preferências e do feedback dos clientes 
• Atendimento ao cliente: melhoria na qualidade do serviço equipando a equipe com dados do cliente acionáveis, frequentemente em tempo real 
• Eficiência: análise da performance dos processos, identificação de gargalos operacionais e sugestão de melhorias data-driven em processos como cadeias de suprimentos e alocação de pessoal. 
• Finanças: acompanhamento de despesas, análise de margens de lucro, otimização de orçamentos e obtenção de percepções sobre a saúde financeira global 
• Gerenciamento de riscos: identificação e mitigação de riscos potenciais em áreas como operações, compliance e finanças 
• Transparência: integração dos dados de múltiplas fontes para uma view abrangente dos negócios, possibilitando estratégias bem informadas. 

Ferramentas de Business Intelligence 
As ferramentas de BI são essenciais para o processo de transformação de dados brutos em insights acionáveis que as organizações podem usar para identificar problemas, melhorar processos e alcançar um melhor desempenho. Algumas das ferramentas de BI mais comuns incluem: 

• Ferramentas de visualização de dados representam datasets com painéis, gráficos e diagramas interativos e de fácil compreensão 
• Os editores SQL facilitam a consulta e análise de dados através de código SQL 
• Ferramentas de BI operacionais oferecem análítica em tempo real para monitorar operações diárias  
• Ferramentas de relatórios organizam, filtram e exibem dados, incluindo a geração de relatórios estruturados. 
• Ferramentas de autosserviço permitem que usuários não técnicos query, analisem e visualizem dados de forma independente, sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado ou de depender de uma equipe técnica. 
• As planilhas podem servir como ferramentas básicas de BI, permitindo que os usuários coletem, categorizem e analisem dados

O que é análise de negócios?

BA envolve os elementos essenciais para converter dados empresariais em informações significativas que as pessoas podem usar para tomar decisões. Seu propósito é interpretar e apresentar dados, capacitando as organizações a tomar medidas para impulsionar o crescimento. 
 
Existem quatro tipos principais de BA. Eles podem ser usados em conjunto para uma tomada de decisão abrangente data-driven: 

• Análise descritiva utiliza data histórica para compreender o desempenho passado e identificar tendências e padrões que impactam as operações atuais. 
• Análise preditiva baseia-se na análise descritiva, utilizando modelos estatísticos e machine learning (ML) para prever resultados futuros. 
• Análise de diagnóstico aprofunda-se em data histórica para identificar a causa raiz dos problemas 
• Análise prescritiva utiliza dados para analisar potenciais resultados e recomendar ações que provavelmente trarão os melhores resultados. 

Dentro desses tipos de BA, são utilizados vários tipos de técnicas e ferramentas, incluindo: 

• Mineração de dados: o processo de ordenação, filtragem e classificação de dados de grandes datasets para ajudar a resolver problemas empresariais complexos 
• Machine learning: utilização de algoritmos para identificar padrões, automatizar processos e descobrir percepções mais profundas a partir dos dados 
• Processamento Analítico Online (OLAP): tecnologia para realizar consultas complexas e de alta velocidade ou análise multidimensional em grandes volumes de dados
• Análise de regressão: esta técnica estatística é utilizada para compreender as relações entre variáveis e prever resultados. 
• Previsão: o processo de usar análise de dados e métodos estatísticos para prever tendências e resultados futuros de negócios com base em data histórica

Principais diferenças entre business intelligence e análise de negócios 

Os termos "business intelligence" e "análise de negócios" são frequentemente usados de forma intercambiável, juntamente com outros termos, como "análise de dados". No entanto, muitos especialistas na área os distinguem pelos desafios empresariais em que se concentram, pelas perguntas que podem responder, pelos métodos que utilizam, pela expertise necessária e pelo tipo de insights que produzem. 
 
Presente vs. futuro 
Concentrar-se no presente ou no futuro é uma forma de diferenciar BI e BA. Em muitos casos, a BI utiliza data histórica para orientar as decisões diárias sobre as operações atuais, empregando análise descritiva. Enquanto isso, a BA tende a utilizar análises preditivas para antecipar tendências ou eventos futuros com base no que ocorreu no passado ou está ocorrendo no presente.  
 
Tático vs. estratégico 
A BI pode responder a perguntas como “O que aconteceu?” e “Como isso aconteceu?” para informar decisões táticas imediatas, enquanto a BA é mais voltada para responder perguntas sobre por que algo aconteceu e o que acontecerá no futuro. Essas percepções orientam a estratégia de longo prazo em alto nível e revelam oportunidades para inovação. 
 
Low-code vs. habilidades avançadas 
Outra diferença entre BI e BA é que a BI geralmente tem como objetivo ajudar usuários empresariais a tomar decisões sem exigir a expertise técnica de analistas de dados ou cientistas de dados. Esses especialistas utilizam suas habilidades e ferramentas tecnológicas avançadas para gerar percepções de análise de negócios que os tomadores de decisão precisam para impulsionar a organização. 

Integração de BI e BA 

BA é um superconjunto chave da BI, então, quando as organizações estão decidindo como maximizar o uso de seus dados de negócios para impulsionar ações, não se trata realmente de uma escolha entre BI e BA. No entanto, as organizações devem considerar os propósitos e pontos fortes individuais de BI e BA ao determinar os processos a serem utilizados na tomada de decisões data-driven.  
 
Como a BI se concentra mais em decisões táticas para operações diárias atuais, uma organização se concentraria nele para casos de uso, como otimização de processos atuais ou para atingir um objetivo específico. Um exemplo é analisar fluxos de trabalho para resolver gargalos ou ineficiências. Por outro lado, se uma empresa estiver buscando mudanças significativas, como desenvolver novos produtos ou estratégias para se alinhar às tendências emergentes do mercado global, ela utilizaria a BA por suas capacidades preditivas. 
 
No entanto, BI e BA combinadas oferecem a estratégia mais abrangente para alavancar dados de negócios. Ao utilizar BI e BA em conjunto, as organizações podem aproveitar o valor de seus próprios dados empresariais para aumentar a eficiência, melhorar o desempenho, aumentar a lucratividade, gerenciar riscos, definir estratégias de longo prazo e muito mais, impulsionando decisões informadas que se alinham com os objetivos organizacionais mais amplos.  
 
Exemplos da vida real 
 
BI e BA oferecem às organizações a capacidade de melhorar no momento, enquanto também se movem proativamente para o futuro. Juntos, eles são utilizados de diversas maneiras para solucionar problemas, otimizar processos e traçar um caminho para a inovação. Os exemplos incluem: 
 
Moneta, o quarto maior banco da República Tcheca, utilizou análises avançadas para aproveitar percepções que levam a tecnologias inovadoras, com casos de uso como recomendações em tempo real e detecção de fraudes. O banco aprimorou a eficiência operacional e a colaboração entre equipes e foi amplamente reconhecido como o banco mais inovador do país. 
 
A AT&T implementou uma abordagem unificada para dados e AI. A empresa utiliza modelos de ML para proteger proativamente os clientes e seus negócios, usando dados tempo-real, alertas automáticos e recomendações para capacitar os funcionários em todas as operações. A AT&T reduziu fraudes em até 80% com este sistema de detecção automática em tempo real. 
 
A Michelin se transformou em uma organização data-driven, capacitando a empresa a lançar novas inovações que direcionam a indústria automotiva a novas direções. A Michelin democratizou dados de diversas fontes para que as equipes possam desenvolver seus próprios casos de uso, como usar AI para prever rupturas de estoque e reduzir as emissões de carbono na cadeia de suprimentos. 
 
O provedor de serviços financeiros australiano Shift desenvolveu um processo para coletar e analisar dados de fontes díspares para entender rapidamente as situações dos clientes. A empresa consegue descobrir percepções que permitem à equipe ter conversas mais significativas com os clientes e personalizar a experiência de ponta a ponta.  A Shift implementou a tomada de decisões em tempo real para certos segmentos de clientes e agora está buscando implementar pontuações unificadas de crédito e risco habilitadas por ML. 

Democratizando percepções de negócios com a Databricks 

Databricks AI/BI é um novo tipo de produto de business intelligence criado para democratizar análises e insights para todos. Com tecnologia de inteligência de dados, o AI/BI apresenta dois recursos complementares: dashboards e Genie. Os dashboards fornecem uma experiência de baixo código para ajudar os analistas a criarem rapidamente visualizações de dados altamente interativas para equipes de negócios usando linguagem natural e o Genie permite que os usuários de negócios conversem com seus dados para fazer perguntas e a análise por conta própria. O Databricks AI/BI é nativo da Databricks Data Intelligence Platform, fornecendo insights instantâneos em escala, garantindo governança unificada e segurança refinada em toda a organização.