Big Data ou Business Intelligence: o que é melhor para o seu setor de TI?

Eles chegaram de mansinho, mas já há algum tempo os dados estão em todos os lugares. No mundo corporativo, são um verdadeiro tesouro e ajudam as empresas nas tomadas de decisão e nas definições de estratégias.

Para isso, porém, eles precisam ser coletados, organizados e analisados. E é aí que a quantidade de tecnologias disponível pode confundir um pouco. Dois conceitos que ganham cada vez mais espaço são a business intelligence (BI) e o Big Data.

Existe um pouco de confusão ao defini-los, já que, apesar de ambos lidarem diretamente com coleta e interpretação de dados, são metodologias bastante diferentes. Neste artigo, vamos falar mais sobre eles para ajudá-lo a compreender essas diferenças. Venha conferir!

Big Data

Sites, redes sociais, relatórios financeiros, ferramentas de Customer Relationship Management (CRM), aplicativos para smartphone, fotos, vídeos e muitas outras fontes oferecem dados estruturados (como aqueles vindos de planilhas de Excel) e não estruturados (dados brutos e sem contexto) em diferentes formatos.

Esse grande volume de dados é analisado e processado em alta velocidade por um conjunto de tecnologias. Como esses dados são complexos, não podem ser processados por ferramentas tradicionais. E é aí que está o grande desafio: coletar, organizar e analisar essa montanha de informações.

O processamento de dados é, então, feito por algoritmos e softwares de alta capacidade, em busca de correlações e descobertas. Ele é usado em análises que afetam o cotidiano da organização (o ambiente interno, a concorrência e as tendências, entre outros) para enxergar novas formas de obter vantagens competitivas.

BI

Business intelligence pode ser traduzido como inteligência de negócios. É, portanto, uma forma de acompanhar tudo o que ocorre tanto no empreendimento quanto no mercado. BI proporciona, assim, maior compreensão dos dados da empresa para direcionar as tomadas de decisão.

Os dados usados em BI são estruturados e vêm de tabelas dinâmicas, de análise de desempenho ou painéis interativos. Eles mostram a produtividade da equipe, dão um panorama da gestão de recursos (humanos e materiais) e fornecem informações que auxiliam o desenvolvimento do negócio.

Diferenças entre Big Data e BI

Big Data e BI são, de certa forma, complementares. Eles não são excludentes; ao contrário, quando usados em conjunto oferecem subsídios para analisar e entender os dados de forma melhor. As soluções de Big Data são complexas e, por isso, exigem maturidade administrativa e experiência da empresa. E aí entram as ferramentas de BI.

Enquanto a solução de BI usa dados estruturados e permite a análise preditiva rápida e assertiva (fornecendo insights e tendências para a definição de estratégias), o processamento de Big Data busca descobertas e conexões desconhecidas para que as empresas adquiram vantagens competitivas com base nelas.

Na BI, portanto, as informações analisadas em geral se referem ao passado. Depois de extraídas são apresentadas em relatórios para serem interpretadas. Já no Big Data, os recursos de predição fazem parte da tecnologia e permitem interpretar os dados e antecipar comportamentos.

Em outras palavras, o Big Data faz a mineração de dados com extrema precisão e a BI transforma essas informações de forma que elas possam facilitar decisões. Assim, a BI trata de perguntas conhecidas e o Big Data se envolve no universo de novas possibilidades e perguntas ainda desconhecidas.

Com o Big Data, as empresas obtêm informações que levam a vantagens competitivas e não podem ser obtidas com BI. Para caracterizar-se como Big Data, os dados precisam ter volume, variedade, velocidade, veracidade e valor. Entenda:

• volume: o Big Data é um grande volume de dados a ser analisado;

• variedade: os dados devem trazer informações sobre diferentes vertentes para enriquecer a análise;

• velocidade: além de dados estáticos, é importante considerar dados em movimento, que podem acontecer em qualquer momento e etapa dos processos;

• veracidade: os dados devem ser confiáveis e os modelos de análise, precisos;

• valor: a implantação do Big Data deve ter como objetivo a geração de valor para a organização.

No Big Data, os motivos para as correlações existentes nem sempre estão claros, pois podem ser, até então, desconhecidos. Por isso, sua adoção requer experiência e familiaridade com a análise de dados. Sem isso, as chances de sucesso diminuem. Assim, é importante ter boa maturidade em BI antes de adotá-lo.

Qual escolher

Embora o Big Data aparente ser a solução que faltava para coletar o máximo de informações possível, ele não é uma tecnologia que substitui a BI. A BI permite saber o que anda acontecendo no negócio e no mercado — para que o gestor tome decisões com base em dados exatos.

Como o Big Data busca ligações entre as informações analisadas, mas não se preocupa com seu significado, é importante ter o auxílio da BI para obter aprendizados e insights a partir dessas correlações. As duas soluções se completam, já que, além de ter os dados, é importante saber o que fazer com eles.

Para empresas que ainda não têm um departamento de BI estruturado e que já trabalhem de forma eficiente, montar uma área de Big Data, além de ser praticamente impossível, não vai ajudar em praticamente nada. Por esse motivo, a BI deve ser implantada primeiro.

O Big Data vai chegar depois, quando o volume de dados justificar o investimento. É fundamental se planejar para evitar desperdícios e frustrações. O primeiro passo para isso é fazer da BI um elemento estratégico nas decisões da organização.

Se a empresa busca compreender os ambientes interno e externo para criar uma relação entre eles e, assim, poder atuar de forma a melhorar a rotina de operação e aproveitar as oportunidades de mercado, o ideal é aliar BI e Big Data.

Quando combinados, eles agregam mais valor à companhia. Afinal, juntar dados de fontes abertas e informações coletadas nos sistemas internos da organização permite criar uma inteligência sistêmica que, além de mostrar o que acontece dentro e fora da empresa, ajuda a avaliar qual é o melhor caminho a ser seguido.

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