Reunir e usar dados adequadamente não apenas ajuda uma empresa a obter insights, mas também a aprimorar a tomada de decisões, resultando em melhores resultados para a estratégia de negócios. É comum que empresas de diversas indústrias usem ferramentas de inteligência de negócios, pois elas ajudam a dar sentido aos dados, encontrar padrões em dados históricos e prever as ações futuras da empresa. Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Data Intelligence (DI) e Data Analytics (DA) são algumas das abordagens usadas pelas empresas para melhorar seus processos. As duas primeiras são bem conhecidas em diferentes setores, mas é importante entender o propósito das duas últimas. Portanto, hoje, queremos dar uma olhada mais de perto nas diferenças entre Data Intelligence e Data Analytics.
Inteligência de Dados vs. Análise de Dados vs. Inteligência de Negócios vs. Análise de Negócios
Primeiramente, vamos ter uma ideia clara de que esses são quatro conceitos diferentes. Alguns podem considerá-los intercambiáveis, no entanto, existem diferenças vitais em significado e alcance. Portanto, por exemplo, sua empresa pode usar todos eles. Compreender os aspectos especiais de cada termo nos ajudará a aprofundar mais nos detalhes sobre DI e DA. Então, vamos definir cada abordagem e quando uma empresa pode segui-las.
- Inteligência de Dados é o conceito geral de usar dados para obter insights, criar valor e melhorar a tomada de decisões. A abordagem geralmente inclui a coleta de dados, bem como sua integração, letramento, governança, segurança, etc.
- Análise de Dados é o processo técnico que se refere à mineração e análise de dados com o objetivo de descobrir correlações e padrões. O conceito pode ser usado para análise descritiva (o que aconteceu), análise diagnóstica (por que aconteceu), análise preditiva (o que acontecerá) e análise prescritiva (o que deve acontecer). Em palavras simples, mostra o que aconteceu, por quê, o que acontecerá e o que deve acontecer.
- Inteligência de Negócios é um subconjunto de DI, que basicamente é como você aplica a inteligência de dados às operações, desempenho e resultados comerciais. O processo ajuda a analisar dados históricos e atuais, e geralmente utiliza soluções de inteligência de negócios, como painéis, KPIs, relatórios, processamento analítico online (OLAP), etc.
- Análise de Negócios, por outro lado, é um subconjunto de DA. É a maneira como você aplica a análise de dados a questões e soluções de negócios. Diversas ferramentas e técnicas, como software de visualização de dados, modelagem preditiva, agregação e previsão, são ativamente usadas nessa etapa. Como resultado, você pode otimizar sua estratégia e tomar decisões informadas.
Desafios da DI e DA
Agora que entendemos a hierarquia e o lugar que DI e DA ocupam no mundo da análise, vamos analisar os desafios que você pode enfrentar ao seguir esses conceitos.
- Qualidade e Integração de Dados: Ao trabalhar com dados de fontes diversas, é importante garantir que os dados que você coleta e usa sejam precisos, consistentes e significativos. Portanto, as empresas devem ter estratégias robustas de gerenciamento de dados e governança de dados.
- Nível de Especialização: Para evitar dados confusos e ações subsequentes indefinidas, é preciso ter certeza de que seus cientistas de dados conseguem ler os dados adequadamente e têm as habilidades para saber como usá-los. Normalmente, esses especialistas têm conhecimento em aprendizado de máquina, programação e mais.
- Visualização de Dados: Sempre é mais fácil compreender informações visualizadas em gráficos, tabelas e diagramas do que ler uma revisão analítica escrita extensa. É cansativo e não interessante, o que pode causar relutância por parte de seus membros da equipe. Por outro lado, a visualização de dados pode incentivá-los a usar mais dados.
- Ferramentas Adequadas: Considerando o quão vasto é o mundo da tecnologia hoje, às vezes pode ser difícil escolher as ferramentas certas para lidar com armazenamento, coleta, visualização de dados, etc. Algumas das tecnologias de big data mais populares são Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL e MongoDB. Algumas empresas optam por opções prontas, enquanto outras optam por soluções de desenvolvimento de software personalizadas. Por exemplo, aqui você pode ver um suplemento do Excel que ajudou nosso cliente a simplificar o acesso a dados comerciais por meio de API.
- Cultura de Dados: Nem todos os funcionários podem entender a importância dos dados, o que pode levar a má comunicação e análises incorretas. Portanto, é essencial criar uma cultura de dados saudável em sua empresa. Encontre maneiras de incentivar sua equipe a usar dados e mostre como isso melhora drasticamente a tomada de decisões.
Casos de Uso de DI e DA
Seguir abordagens de análise de dados e inteligência de dados pode ser benéfico em qualquer setor, pois você será capaz de aprimorar seus processos de negócios e desenvolver estratégias melhores. Vamos ver o que eles podem trazer para sua empresa.
- Cadeia de Suprimentos: Quando uma empresa atua na indústria de Logística e Cadeia de Suprimentos, ela precisa lidar com big data e ser capaz de desvendá-lo. É preciso saber como reduzir perdas e mitigar riscos comuns no setor. Ter um sistema de gerenciamento auto-automatizado ajuda muito nesse caso. Você poderá verificar os detalhes de entregas, transporte e tarefas definidas para motoristas e transportadoras.
- Saúde: Usar sistemas de saúde com ferramentas de gerenciamento e visualização de dados é revolucionário, pois torna mais fácil lidar com todas as informações que você obtém sobre inventário médico, pacientes, receitas e médicos. Como resultado, os analistas de dados em sua empresa podem tomar decisões melhores sobre pedidos de farmácia ou, por exemplo, gerenciamento de estoque.
- Ecommerce: Além de oferecer uma ampla variedade de produtos, um negócio de comércio eletrônico deve ser capaz de reunir o feedback do cliente. Caso contrário, como você saberia se seus clientes estão satisfeitos ou não? Portanto, o sistema e as práticas que você usa devem cobrir essa necessidade. A plataforma típica de comércio eletrônico coleta dados dos clientes e cria sugestões e anúncios com base nos produtos de seu interesse. Isso é muito para lidar, então é sábio automatizar o processo em seu sistema.
- Manufatura: Para a manufatura, DI e DA podem monitorar, coletar e analisar dados sobre volumes de produção, custos de manutenção e desempenho de equipamentos, melhorando a eficiência.
Conclusão
A coleta e o uso de dados estão no cerne do progresso humano, o que também se aplica ao crescimento e ao gerenciamento de negócios. Compreender as distinções entre Inteligência de Dados e Análise de Dados e implementá-las por meio de ferramentas de gerenciamento de dados e análise especializada é uma receita para o sucesso. Isso permite que as empresas tomem decisões informadas, otimizem operações e se mantenham competitivas no mundo atual, orientado por dados. Se você procura desenvolver um sistema orientado por dados personalizado para o seu negócio, não hesite em entrar em contato com nossa equipe para orientação e soluções especializadas.
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