Inteligência de negócios e análise de dados são duas técnicas vitais que as empresas modernas utilizam para obter insights de negócios valiosos e precisos.
Ambos os métodos ajudam a visualizar, analisar e entender os dados relacionados ao seu negócio, clientes, concorrentes e ao setor ao qual você pertence.
Isso pode ajudá-lo a tomar melhores decisões de negócios, elaborar estratégias frutíferas, melhorar suas operações, obter melhores vendas e receita, encontrar padrões e prever movimentos futuros.
Embora a inteligência de negócios e a análise de dados desempenhem funções cruciais e possam ser usadas de forma intercambiável em várias áreas, esses termos têm significados diferentes para diferentes setores.
Ambos têm diferentes requisitos e escopos de trabalho. Eles precisam de habilidades variadas para ajudar as empresas a prosperar com uma melhor tomada de decisão com a ajuda de resultados baseados em dados obtidos com essas técnicas.
Portanto, fazer a escolha certa entre os dois é difícil para as empresas.
Neste artigo, discutirei inteligência de negócios e análise de dados e as diferenças entre eles com base em seus tipos, objetivos, benefícios, limitações e aplicativos para ajudá-lo a escolher o método certo para sua organização.
Vamos começar!
últimas postagens
O que é Business Intelligence?
Inteligência de negócios (BI) é um processo em que a coleta e o armazenamento de dados atuais e passados acontecem para analisar esses dados e tomar decisões de negócios baseadas em tecnologia a partir deles. Isso irá melhorar suas operações de negócios, bem como a margem de lucro.
O BI combina diferentes metodologias, como mineração de dados, análise de negócios, ferramentas de dados, visualização de dados, melhores práticas da empresa e infraestrutura. Assim, ele pode oferecer resumos de dados rápidos de usar que permitem que sua empresa avance no mundo orientado a dados de hoje.
Além disso, o BI pode ajudar a liberar seu potencial de marketing e vendas e inovar em novos recursos de negócios.
Além disso, a inteligência de negócios ajuda as organizações a se adaptarem a novas estratégias de mercado, promover mudanças benéficas e eliminar ineficiências. Ele permite que as empresas conheçam as últimas tendências e acessem recursos robustos de análise de dados.
Além disso, você pode usar esse método para obter muitas coisas, como resolução mais rápida de problemas, crescimento dos negócios e previsão de resultados futuros.
Objetivo: O principal objetivo da inteligência de negócios é filtrar as informações comerciais essenciais e realizar uma análise das informações fornecidas em um determinado período de tempo. E você precisa de ferramentas de business intelligence para realizar essas tarefas tediosas. Eles irão ajudá-lo a alcançar maior eficiência de mercado para que você possa ficar à frente da concorrência.
Assim, em vez de usar seus pressentimentos e suposições, você pode tomar decisões de negócios perfeitas com dados históricos precisos. Ele realiza análise de dados para criar resumos, relatórios, mapas, gráficos, painéis e tabelas para que os usuários possam conhecer a verdadeira natureza do seu negócio.
A inteligência de negócios pode lidar com grandes quantidades de dados não estruturados e estruturados que ajudam a identificar e desenvolver novas estratégias para reunir diversas oportunidades de negócios.
O que é análise de dados?
A análise de dados (DA) é um processo ou estratégia de coleta, inspeção, limpeza, armazenamento, transformação, consulta e modelagem de dados. O objetivo principal é gerar insights que possam ajudar as organizações a tomar decisões de negócios informadas.
Parece semelhante à inteligência de negócios. No entanto, a análise de dados pode ser uma parte do BI que se concentra principalmente apenas no processo de análise.
Embora a análise de dados seja usada com frequência em uma empresa, ela não é uma ferramenta de inteligência. Por outro lado, a análise de dados é uma estratégia usada no processo técnico de gerenciamento de dados, desde a mineração até a transformação. É preciso um grande volume de dados para encontrar tendências atuais e resolver problemas maiores em questão de tempo.
Em outras palavras, a análise de dados envolve máquinas ou humanos encontrando, interpretando, visualizando e identificando os padrões nos dados. Ele pode ajudá-lo a encontrar:
- Tendências
- Anomalias
- Outliers
- oportunidades
- riscos
A análise de dados é usada por empresas e outros campos para tomar decisões precisas e melhores baseadas em dados, a fim de prever o crescimento futuro dos negócios. Os processos e técnicas usados na análise de dados são automatizados com tecnologias emergentes, como algoritmos de Inteligência Artificial (IA).
Assim, as empresas com uma meta competitiva no mercado usaram a análise de dados para sustentar e aumentar sua base de clientes. Em geral, ele usa técnicas computacionais e estatísticas para encontrar relacionamentos, padrões e tendências em conjuntos de dados. Além disso, utiliza técnicas e tecnologias especiais, como software de visualização de dados, plataformas de Big Data, algoritmos de ML, etc.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Tipos
Tipos de Business Intelligence
Existem duas categorias principais de BI – BI Tradicional e BI Moderno.
Business Intelligence tradicional: No BI tradicional, você encontrará dados estruturados de fontes internas das empresas, como finanças, vendas e dados de estoque. Esses tipos de dados são coletados e armazenados em data warehouses para posterior análise usando ferramentas baseadas em SQL, incluindo painéis, relatórios e cubos OLAP.
Exemplos: análise de vendas, análise de desempenho operacional e relatórios financeiros.
Inteligência de negócios moderna: nesta categoria, o BI utiliza as tecnologias mais recentes para oferecer autoatendimento e acesso em tempo real a vários dados de uma ampla variedade de fontes. Ele permite explorar, identificar e analisar dados facilmente por meio de visualizações, painéis e NLP.
Além disso, ele incorpora algoritmos de ML para automatizar a descoberta, análise e preparação de dados, facilitando e facilitando a obtenção de insights.
Exemplos: descoberta de dados, relatórios em tempo real, análise preditiva, análise de autoatendimento e muito mais.
Tipos de análise de dados
Existem quatro tipos diferentes de análise de dados; cada um tem uma abordagem e foco diferentes.
Análise descritiva: envolve análises de dados históricos que ajudam sua empresa a obter informações sobre dados anteriores. Ele resume esses dados anteriores em KPIs para que você possa entender o desempenho do seu negócio.
Exemplos: análise de tráfego do site, pontuações de satisfação do cliente, relatórios de vendas, etc.
Análise de diagnóstico: analisa os dados anteriores para entender o “porquê”, como por que os relatórios de vendas caíram no passado. Ele detecta a causa raiz e investiga o problema analisando relacionamentos e padrões nos dados.
Exemplos: análise de rotatividade de clientes, análise de rotatividade de funcionários e análise de defeitos de produtos.
Análise preditiva: nesta análise, você pode usar algoritmos de ML e modelos estatísticos para fazer previsões sobre resultados futuros usando dados históricos. Isso permite que as empresas identifiquem oportunidades e riscos potenciais antes que eles ocorram.
Exemplos: previsão do valor do tempo de vida do cliente, previsão de demanda e detecção de fraude.
Análise prescritiva: Este é um tipo de análise em que você usa insights e dados para fornecer sugestões essenciais para que as ações necessárias possam ser tomadas para obter um objetivo definido. Ele permite que você tome decisões com a ajuda de insights acionáveis.
Exemplos: otimização de preços, otimização de campanha de marketing e otimização da cadeia de suprimentos.
Ao utilizar as análises acima, as empresas tomam decisões informadas, aprimoram suas operações e obtêm uma vantagem de mercado perfeita.
Inteligência de negócios x análise de dados: recursos
Características da Inteligência de Negócios
Algumas características importantes do BI incluem:
- Análise avançada: ajuda você a realizar manipulações de dados complicadas. Isso permite a análise de regressão para que você possa analisar conexões entre variáveis independentes e dependentes.
- Relatórios: você pode criar e distribuir relatórios sem assistência de TI. Além disso, você pode programá-lo para garantir a entrega automática de relatórios em horários recorrentes.
- Visualização de dados: permite apresentar dados complicados em formatos mais simples. As ferramentas de BI podem criar visualizações sofisticadas e avançadas que transmitem dados facilmente.
- Análise geoespacial: Com a funcionalidade de mapa geográfico, você pode encontrar locais facilmente na visualização do mapa. As ferramentas de BI pegam seus dados e os convertem em representações cartográficas e gráficas para que você possa visualizar facilmente os dados geográficos.
- Gerenciamento de dados: envolve combinar, explorar, limpar e preparar dados para análise. Ele combina diferentes conjuntos de dados para criar um novo. Isso também ajuda a explorar informações para descobrir tendências, características, pontos de interesse e padrões recentes.
Outros recursos de inteligência de negócios são análise aumentada, análise preditiva, segurança específica do usuário, análise de autoatendimento e integração de dados.
Recursos de análise de dados
Algumas de suas características cruciais são.
- Preparação e disputa de dados: A ideia desse processo é conduzir os procedimentos de preparação de dados uma vez durante o projeto em andamento. Isso ajuda a preparar um modelo iterativo para o mesmo projeto, se necessário. A disputa de dados é realizada durante a construção do modelo e a análise iterativa para eliminar erros e combinar dados complexos para facilitar a análise e a acessibilidade.
- Exploração de dados: Este é o estágio inicial de análise de dados é a exploração de dados. Envolve a visualização de dados para obter insights sobre vários padrões ou regiões que precisam de identificação adicional.
- Escalabilidade: para aumentar ou diminuir verticalmente um sistema, é necessário um servidor mais rápido, juntamente com memória e processadores poderosos. Isso utiliza menos energia e equipamento de rede e é a única solução temporária para plataformas de análise de dados.
- Controle de versão: É um controle de origem ou o processo de manter o rastreamento e controlar as alterações no código do software.
- Segurança de dados: esse recurso é útil para evitar que os dados tenham acesso não autorizado ou sejam roubados ou corrompidos a qualquer momento. Abrange segurança de programa lógico, segurança de dispositivo de armazenamento, segurança de hardware físico e muito mais.
Business Intelligence vs Data Analytics: Componentes
Componentes de Business Intelligence
A inteligência de negócios tem cinco componentes:
- OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) ajuda os executivos de negócios a classificar e selecionar dados agregados e monitorá-los estrategicamente.
- Análise avançada: Este componente do BI ajuda a obter as estatísticas de um determinado produto e serviço. Ele permite que você preveja o desempenho do produto no mercado.
- Armazenamento de dados: envolve o armazenamento de dados enormes para beneficiar as várias divisões de uma empresa.
- BI em tempo real: isso ajuda a acompanhar as mudanças nas tendências de marketing. Com esse componente, a equipe de marketing pode anunciar descontos e ofertas especiais para atrair a atenção do cliente e engajar no site.
- Fontes de dados: envolve a coleta de informações brutas e a criação sistemática de fontes de dados usando vários aplicativos. As ferramentas de BI usam esses conjuntos de dados para criar gráficos, tabelas e gráficos de pizza.
Componentes de análise de dados
Existem cinco componentes de análise de dados:
- Coleta de dados: Este é o primeiro estágio da análise de dados que envolve a coleta de dados interna e externamente para o seu negócio. Os dados vêm de muitas fontes, como sistemas operacionais, web e dados de mídia social, dados de transações, dados de máquina, etc.
- Análise de dados: Uma vez que os dados são coletados, eles precisam ser analisados. Este é um processo onde você pode usar técnicas estatísticas para limpar e examinar os dados para coletar informações úteis. A análise de dados ajuda a identificar padrões, prever o futuro e detectar anomalias.
- Resultados do relatório: neste componente, você pode compartilhar percepções e tomar decisões informadas com base em suas descobertas. Os métodos comuns usados para relatar resultados incluem apresentar as descobertas em um painel, gerar relatórios e criar infográficos.
- Melhorar os processos: Isso envolve mudar a forma como os dados são coletados, processados e analisados. Também altera as formas de tomada de decisão com base nos dados.
- Cultura orientada por dados: você pode criar uma cultura em que todos possam usar dados para tomar decisões eficazes. Isso ajuda a treinar os funcionários no uso da análise de dados e dá a eles acesso aos recursos. Para construir uma cultura orientada a dados, você precisa seguir algumas dicas:
Inteligência de negócios x análise de dados: aplicativos
Aplicações de Business Intelligence
A inteligência de negócios pode ser implementada em vários setores, como:
- Varejo: o BI é usado para prever a demanda do cliente e analisar as flutuações da demanda ao longo do tempo. Isso ajuda a otimizar o tamanho do estoque para atender às demandas dos clientes.
- Bancos: o BI ajuda as instituições financeiras e os bancos a identificar sua base de clientes. Isso permite que eles planejem suas estratégias de marketing. Os bancos também podem visualizar suas métricas de desempenho com a ajuda do Business Intelligence.
- Automóvel: BI ajuda a otimizar as funções de produção, RH, marketing, pesquisa, distribuição e finanças da indústria automobilística. Isso é feito para permitir uma tomada de decisão eficaz.
- Manufatura: BI melhora a comunicação com os fornecedores e padroniza as transações. Ele pode prever a demanda do produto que otimizará ainda mais o estoque, a aquisição e o tamanho da produção.
Outras aplicações de BI estão em hospitalidade, serviços farmacêuticos, FMCG, vias aéreas, distribuição e logística e muito mais.
Aplicações de Análise de Dados
Algumas aplicações de análise de dados são:
- Transporte: a análise de dados pode ser usada para resolver problemas de tráfego e aprimorar a experiência de viagem, melhorando a inteligência e os sistemas de transporte.
- Educação: os formuladores de políticas usam essa tecnologia para aumentar as decisões de gerenciamento e os currículos de aprendizado.
- Marketing e publicidade: profissionais de marketing e anunciantes usam análise de dados para conhecer seu público e obter melhores taxas de conversão.
- Logística e entrega: a análise de dados pode ser usada para melhores processos de entrega e fluxo de trabalho produtivo no setor de logística. Isso ajuda a melhorar o desempenho do setor e aumentar sua base de clientes.
Outras aplicações de análise de dados são segurança online, resultados de pesquisa na Internet, detecção de fraudes e muito mais.
Business Intelligence vs. Análise de Dados: Comparação Rápida
Parâmetros Business Intelligence Data Analytics ScopeBI refere-se aos dados necessários para melhorar a tomada de decisões de negócios. A análise de dados permite transformar dados brutos em um formato compreensível que é usado para análise e previsão do futuro. Funcionalidade O principal objetivo do BI é oferecer suporte às empresas na tomada de decisões informadas, na criação de estratégias melhores e em ajudá-las a crescer. O objetivo principal é modelar, prever, limpar e transformar os dados de acordo com as necessidades do seu negócio. implementado usando várias ferramentas de BI. Ela só pode ser implementada usando os dados anteriores armazenados em data marts ou data warehouses. A análise de dados é implementada usando várias ferramentas de armazenamento de dados. Depende da estratégia e abordagem desenhada pela empresa durante a implementação. Métodos de depuração Ele pode ser depurado usando um modelo proposto que converte dados em um formato significativo. As ferramentas de BI permitem que você use a tecnologia sem conhecimento de codificação adequado. Muitas ferramentas oferecem interfaces de arrastar e soltar para visualizar e criar painéis. A análise do CodeData envolve a linguagem de programação usada para realizar análises complexas. Linguagens de programação como R ou Python são obrigatórias.Você pode ser um profissional de BI sem conhecimento básico de probabilidade e álgebra linear.MatemáticaVocê pode ser profissional de BI sem conhecimento básico de probabilidade e álgebra linear.Data warehouse é obrigatório, pois transforma dados para melhorar a qualidade de dados.O BI estatístico envolve estatísticas descritivas, incluindo média, mediana e média.A análise de dados envolve estatísticas inferenciais e descritivas para entender os dados de uma maneira melhor e encontrar insights valiosos.Tipo de dadosBI é realizado apenas em dados estruturados com curadoria para análise de dados de negócios .A análise de dados não tem limite. Os analistas podem levar adiante o processo de análise com formatos de áudio, texto e vídeo. Os relatórios de qualidade de dados são executados em um determinado momento com base nos casos de uso do seu negócio. Não depende de data warehouses para analisar dados. Relatórios Os relatórios são executados em um determinado momento com base nos casos de uso do seu negócio. A análise de dados é flexível e é usada para diferentes casos de uso.
Conclusão
Inteligência de negócios e análise de dados são dois conceitos semelhantes, mas com abordagens diferentes. Considerando as tendências recentes do mercado, há um uso crescente de técnicas como inteligência de negócios e análise de dados para obter insights acionáveis e melhorar os negócios.
A análise de dados ajuda a aprimorar a eficiência e as operações dos negócios com informações úteis obtidas pela análise dos dados agregados. Por outro lado, o BI ajuda a fazer o melhor uso dos dados para tomar decisões de negócios sólidas e baseadas em fatos.
Assim, escolher um entre eles é uma tarefa complicada. É melhor escolher um deles ou ambos com base em seus requisitos de negócios, operações, cenários e casos de uso.
Você também pode explorar as melhores plataformas de inteligência de negócios e análise
