Embora os termos “Big Data” e “Business Intelligence” (BI) sejam frequentemente mal utilizados e combinados, eles descrevem duas ideias diferentes, mas que podem funcionar juntas numa empresa.
De acordo com a PwC, existiam 4,4 zettabytes de dados em 2013, em comparação com 44 zettabytes em 2020. A IDC prevê que 463 exabytes de dados serão produzidos diariamente até 2025. Cada vez mais, as empresas precisam contar com big data e Business Intelligence para alcançarem desenvolvimento e crescimento.
O que é big data?
O termo descreve descreve duas ideias principais:
1. O volume e complexidade dos dados aumentou conforme o avanço da tecnologia, resultando em gigantescos conjuntos de arquivos de vídeo, áudio, imagem, comentários, publicações em redes sociais, etc.
As empresas viram uma chance de aproveitar essa quantidade colossal de dados para obter novos insights sobre o comportamento dos consumidores. À medida que as empresas integraram mais tecnologias em suas operações e serviços, esses novos conjuntos de dados massivos, chamados de big data, se tornaram vitais para entender também o desempenho da empresa.
2. Ferramentas com poder o suficiente para processar os dados e compilar, organizar, analisar e oferecer visualizações dos dados.
Enquanto os avanços tecnológicos, como e-commerce, mídia social e IoT estavam criando big data para mais organizações, os sistemas tradicionais de gerenciamento de dados não conseguiam armazenar ou analisar esses dados adequadamente.
Para fazer uso dessas novas formas de dados, novas tecnologias precisaram surgir especificamente para lidar com big data. Dessa forma, quando falamos sobre big data, estamos falando tanto desses tipos de dados complexos quanto das tecnologias que permitem seu armazenamento e análise. Seria impossível lidar com big data de maneira eficiente apenas com trabalho humano. É por isso que a inteligência artificial (AI) e Machine Learning são vitais para o desenvolvimento de tecnologias de big data.
O que é Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) tem uma definição mais direta (já abordamos o assunto em um post no nosso blog, acesse-o clicando aqui). Ele descreve os processos e tecnologias relacionados à análise de informações de negócios e à apresentação de insights úteis para a gestão.
Confira neste post em nosso blog, quais os meios utilizados por uma boa ferramenta de BI capazes de resultar em análises e insights decisivos para o crescimento e desenvolvimento do negócio.
O BI depende tanto de dados internos de dentro da organização sobre suas operações, finanças e equipe, quanto de dados externos de seus clientes, concorrentes e áreas de atuação. Pode incluir dados de fontes mais tradicionais – como faturas, pesquisas, relatórios de analistas anteriores ou dados históricos – bem como big data. O avanço tecnológico resultou na expansão do número de fontes de dados. Por isso, boas ferramentas de BI são tão importantes e é aqui que o big data se relaciona com o BI.
O BI requer que os gestores entendam como esses vários conjuntos de dados funcionam juntos para criar uma imagem abrangente do estado e desempenho atuais de uma empresa. Juntos, esses dados ajudam executivos, gerentes, diretores, gestores e outros cargos a tomarem decisões de negócios assertivas, com base em dados inquestionáveis.
As melhores práticas (e ferramentas) de BI contam com uma eficiente rede de tecnologias de dados que permitem a coleta, armazenamento, organização, análise e visualização de formulários de dados mais recentes, nomeado como big data ou mais comumente chamado de banco de dados.
Big Data vs. BI
A grande diferença entre os dois 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.
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