Business Intelligence e Data Science: Compreendendo as Diferenças

Entendendo a Definição de Business Intelligence e Data Science

Business Intelligence (BI) e Data Science são dois termos que têm sido amplamente discutidos no mundo corporativo atual.
Ambas as áreas estão relacionadas ao uso de dados para obter insights e apoiar a Tomada de decisões de negócios.
No entanto, é importante destacar que Business Intelligence não é a mesma coisa que Data Science, embora muitas vezes sejam confundidos.
Vamos explorar a definição de cada uma dessas áreas para compreender suas diferenças e semelhanças.

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) refere-se ao conjunto de técnicas, ferramentas e processos usados para coletar, analisar e visualizar dados com o objetivo de informar a tomada de decisões de negócios.
O BI concentra-se em extrair informações relevantes de grandes volumes de dados para que os gestores possam entender melhor o desempenho atual da empresa e identificar oportunidades de melhoria.

Data Science

Data Science, por outro lado, é um campo multidisciplinar que combina estatística, matemática, programação e expertise de negócios para extrair insights e conhecimento dos dados.
Os cientistas de dados utilizam técnicas avançadas de análise de dados, como aprendizado de máquina e mineração de dados, para resolver problemas complexos e responder a perguntas específicas de negócios.

As Principais Diferenças entre Business Intelligence e Data Science

Embora tanto Business Intelligence quanto Data Science estejam preocupados com o uso de dados para impulsionar a tomada de decisões de negócios, existem algumas diferenças fundamentais entre as duas áreas.

1. Escopo de Análise

• Business Intelligence: O BI oferece uma visão histórica e descritiva do desempenho da empresa, analisando dados passados e atuais para fornecer insights sobre o que aconteceu e está acontecendo.
• Data Science: A ciência de dados se concentra em analisar dados em tempo real e criar modelos preditivos e prescritivos para prever eventos futuros e fornecer orientações sobre o que fazer a seguir.

2. Metodologia de Análise

• Business Intelligence: O BI geralmente usa técnicas de análise mais simples, como consultas SQL e visualizações de dados interativas.
  Os resultados da análise são frequentemente apresentados em painéis de controle e relatórios padronizados.
• Data Science: A ciência de dados emprega técnicas mais avançadas, como algoritmos de aprendizado de máquina e análise estatística sofisticada.
  Os cientistas de dados desenvolvem modelos personalizados para resolver problemas específicos e explorar relacionamentos complexos nos dados.

3. Amplitude de Dados

• Business Intelligence: O BI normalmente lida com fontes de dados estruturadas e de fontes internas da organização, como bancos de dados e planilhas.
  Esses dados são organizados em esquemas definidos com antecedência.
• Data Science: A ciência de dados pode trabalhar com uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados de várias origens.
  Os cientistas de dados não se limitam às fontes internas e podem incorporar dados de fontes externas, como redes sociais e dados da web.

Conclusão
É importante reconhecer que o Business Intelligence não é a mesma coisa que Data Science.
Embora ambos os campos estejam relacionados ao uso de dados para obter insights e impulsionar a tomada de decisões de negócios, eles diferem em termos de escopo de análise, metodologia de análise e amplitude de dados.
O Business Intelligence é mais adequado para obter uma compreensão histórica e descritiva do desempenho da empresa, enquanto a ciência de dados é mais voltada para análises em tempo real, modelos preditivos e prescritivos.
Ao entender essas diferenças, as organizações podem aproveitar ao máximo o potencial de ambos os campos para alavancar seus dados e tomar decisões mais informadas e estratégicas.

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