Business Intelligence x Big Data x Data Mining: descubra as diferenças e qual é a melhor para sua demanda
Os dados são o novo petróleo. Disso ninguém mais tem dúvidas.
O que parece deixar muitas empresas e muitos gestores um pouco confusos é como aproveitar esse pré-sal que promete muito e é tão difícil de ser explorado.
O diferencial de uma estratégia data-driven é que ela pode ser implementada à distância. Ou seja, pode ser a transformação que seu negócio precisa em tempos de pandemia mundial, isolamento social e home office para se manter competitivo e próximo de seus clientes.
Neste artigo, trouxemos a reflexão: Business Intelligence x Big Data x Data Mining — qual dessas estratégias é a melhor na hora de explorar os dados a favor do seu negócio?
Ao continuar a leitura, você vai ver que o mundo ideal é juntar esses três grandes conceitos, que também estão bem explicadinhos. Confira!
Business Intelligence: decisões estratégicas baseadas em dados
Business Intelligence é o processo para adquirir, armazenar, recuperar e interpretar dados para se manter informado sobre como o negócio está operando e como ele se compara ao modo como operou no passado.
Uma estratégia de Business Intelligence — composta por soluções e métodos — ajuda a empresa a tomar decisões melhores, entendendo o que aconteceu e como aconteceu.
Além disso, também orienta o planejamento e a execução de negócios, fornecendo insights e relatórios sobre o status das principais métricas e como elas estão progredindo.
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Big Data e o maremoto de dados
Big Data é o termo que resume o cenário de grande volume de dados, alta velocidade e ativos de informações de imensa variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento para:
- Aumentar a rentabilidade
- Melhorar a percepção
- Aprimorar a tomada de decisões
- Viabilizar a automação de processos
Empresas que já viveram a transformação digital sabem o que é isso.
Assumir o controle do volume exponencial de dados é mais eficiente do que simplesmente ignorá-lo.
Resumidamente, podemos definir uma estratégia de Big Data como:
Um conjunto de ações estruturadas para lidar com os dados internos e externos – entendê-los, captá-los, ordená-los, analisá-los e transformá-los em informações e insights úteis ao negócio.
Essa estratégia compreende:
- Criação de processos
- Definição de objetivos
- Emprego de ferramentas e serviços de análise de dados
- Captação de profissionais (cientistas de dados, analistas, consultores, entre outros) ou de empresas especializadas (que têm equipes preparadas) para operacionalizá-la
O objetivo é transformar o ecossistema de dados que cerca sua empresa em diferencial competitivo para a evolução de seus negócios. Em outra palavras, se diferenciar no mercado, criar produtos e serviços disruptivos, satisfazer o consumidor e conhecer melhor a concorrência.
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Data Mining: buscando dados relevantes
Em bom português, o conceito de Data Mining pode ser traduzido como mineração de dados. Podemos definir da seguinte forma:
Uso de processos para explorar grandes quantidades de dados digitais à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, com o objetivo de descobrir relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando, assim, novos subconjuntos de dados.
Em síntese, se Big Data é o conceito da explosão de dados, Data Mining é a forma como se trata esses dados, criando processos e parâmetros para melhor interpretá-los. Compreende técnicas de:
- Recuperação de informação
- Reconhecimento de padrões
- Estatísticas
- Ferramentas de inteligência artificial (que permitem o tratamento estratégico das informações)
BI x Big Data x Data Mining: qual a diferença prática entre esses conceitos e suas aplicações?
Agora que já entendemos os três conceitos, chegamos ao Business Intelligence x Big Data x Data Mining. Qual é mesmo a diferença substancial entre eles?
A resposta pode ser bastante simples:
- Big Data refere-se à quantidade exorbitante de dados produzidos diariamente.
- Data Mining é a “mineração” destes dados.
- Business Intelligence, por meio da orquestração de Big Data e do “garimpo” realizado com Data Mining, é a estratégia que proporciona aos gestores corporativos a possibilidade de tomar decisões realmente mais inteligentes, a partir de uma visão ampliada dos fenômenos e amparados por dados “decifrados” em tempo real.
Os conceitos não são antagônicos. O ideal é aplicá-los de maneira conjunta para tirar a melhor parte dos dados.
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5 passos para implementar uma estratégia data-driven
Essa combinação poderosa de abordagens é constantemente chamada por especialistas de estratégia data-driven, ou seja, dirigida por dados.
É importante lembrar que os dados estão em todos os lugares. Nós produzimos dados o tempo todo. E essa produção aumentou exponencialmente com o isolamento social causado pela pandemia da Covid-19.
Vídeo-chamadas, lives dos mais variados assuntos, reuniões remotas, conteúdos corporativos sendo lançados em uma quantidade e velocidade muito maior, webinars, posts em várias redes sociais, fotos, vídeos, textos, mensagens em aplicativos, áudios… Estamos ainda mais conectados.
Hoje, temos uma massa ainda maior de dados sendo transportada pela internet. Essa grande massa de dados é fundamental para conseguirmos desenvolver interações com os nossos usuários e pode ser utilizada de diversas maneiras.
Tudo é dado, tudo pode ser dado. Tudo pode ser medido e computado. Porém, as perguntas que precisamos fazer são:
- Tudo é relevante?
- Todo dado é necessário?
- O dado sem contexto possui valor?
- Sabemos, de fato, analisar um dado?
- O que estamos retirando dos dados faz sentido para o objetivo de negócio da empresa?
Não fique à mercê dos dados. Tome as rédias da situação.
É um fato: dados e Ciência de Dados vão permear o futuro. E se você já percebeu a importância dessa estratégia data-driven, confira 5 passos para implementar em seu negócio.
1. Começando com a estratégia
Transferir seus negócios para uma organização orientada a dados pode ser um processo oportuno e valioso a longo prazo. No entanto, se a estratégia por trás da transição não for executada corretamente, poderá resultar em um aumento constante de pontos de dados inestimáveis.
Ao analisar grandes agrupamentos de dados, é fundamental:
- Definir um objetivo comercial claro
- Criar uma estrutura que descreva a estratégia de crescimento da organização
- Isso ajuda a equipe de transição a focar a iniciativa em pontos de dados orientados a valor que podem ajudar a impulsionar o crescimento em cada departamento da empresa.
2. Identificar fluxos de dados principais
Os dados fluem consistentemente para a sua organização de todas as direções, desde as transações dos clientes através do ponto de venda até as plataformas baseadas em nuvem usadas por sua força de trabalho interna.
É essencial gerenciar as múltiplas fontes de dados e identificar quais áreas trarão mais benefícios. O rastreamento dos pontos de dados corretos pode ser lucrativo durante o processo de tomada de decisão.
- Isso permite que o gerenciamento de uma organização tome decisões baseadas em dados enquanto amplia a sinergia nas operações do dia-a-dia.
3. Dominando a segmentação de dados internos
Agora que você identificou quais áreas da sua empresa se beneficiarão da análise e quais problemas você deseja resolver, é hora de definir quais conjuntos de dados responderão a todas essas perguntas importantes.
Isso envolve examinar os dados que você já possui e descobrir quais fontes de dados fornecem as informações mais valiosas; e ajuda a otimizar os dados.
Lembre-se: quando departamentos diferentes usam sistemas separados, isso pode gerar relatórios de dados imprecisos. Os melhores sistemas analisam dados de diferentes fontes.
- A segmentação de dados internos de acordo com seus objetivos de negócios ajudará a manter baixos os custos de armazenamento de dados e garantirá que você obtenha informações mais valiosas e úteis.
Nota! Isso é muito diferente da segmentação de clientes. Os dados internos são centralizados em torno da identificação de blocos internos nos processos organizacionais, enquanto a segmentação do cliente é focada em identificar quem é o seu cliente principal com base no produto, localização e comportamento do consumidor.
4. Coletando e analisando os dados corretos
Para analisar os dados efetivamente, você precisará de sistemas integrados para conectar todas as fontes de dados. O nível de habilidades necessárias varia de acordo com a necessidade de cada chefe de departamento.
Por exemplo:
- A análise simples pode exigir não mais do que um conhecimento prático do Excel.
- Algumas plataformas SaaS de visualização de dados oferecem uma soma significativa de acessibilidade para que todos possam acessar dados, o que pode ajudar a conectar toda a força de trabalho, criando uma organização mais ágil.
- Quanto mais acessíveis e visualmente atraentes forem os dados, melhor a equipe de gerenciamento poderá identificar com facilidade informações.
5. Transformando ideias de qualidade em respostas acionáveis
Existem várias ferramentas de Business Intelligence que podem reunir conjuntos de dados complexos e apresentá-los de maneira a tornar suas ideias mais fáceis de digerir para os tomadores de decisão.
- Não se trata de apresentar visualizações complexas, mas de gerar valor real dos dados, a fim de capacitar respostas acionáveis.
Migrando para ambientes remotos
Nossa proposta aqui é utilizar Data Science para explorar da melhor maneira possível a manancial de dados que cresce a cada dia.
Hoje, a realidade das empresas não é mais a mesma. Os processos são todos remotos e 100% digitais. Mas isso não quer dizer que seu projeto de Data Science vai ficar para depois. Muito pelo contrário: tempos de incertezas exigem novas soluções e a Ciência de Dados – combinada ao Design Thinking – é uma ótima ferramenta para isso.
Para não adiar seu processo, nossos especialistas analisam seu negócio e propõem a melhor estratégia para criar a infraestrutura necessária para o seu projeto.
Esperamos que esse conteúdo te ajude a pensar nos melhores caminhos para sua empresa cruzar essa era de mudanças e chegar ao futuro com a musculatura necessária.
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