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3 principais diferenças entre bi e data science

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Última atualização em 4 janeiro 2023

Ao conhecer a diferença entre BI e data science, sua empresa se prepara para mergulhar de cabeça em um mercado que vem trazendo impactos positivos nos negócios ao longo dos anos: o mercado dos dados!

De acordo com o portal Tech Jury, 97,2% das organizações já estão investindo em big data e Inteligência Artificial (IA). Além disso, a expectativa é de que esse mercado atinja um novo patamar nos próximos anos. A previsão é de que o segmento de análise de dados atinja US$ 103 bilhões até 2023.

Para te ajudar a entender como o seu negócio pode se beneficiar da tendência que só cresce, preparamos este artigo. Continue a leitura para entender a diferença entre BI e Big Data. 

Resumindo: o que é business intelligence

Business Intelligence, em português, significa Inteligência de Negócio. Trata-se de uma estratégia que tem, como base,  a coleta, o agrupamento e a análise dos dados de uma empresa com o objetivo de convertê-los em informações que auxiliam na compreensão dos processos, na identificação de gaps e na tomada de decisões. 

Lembre-se, porém, que não é sobre ter uma bola de cristal que fornece todas as informações em um piscar de olhos. O BI é, na verdade, um complexo processo que inicia com a coleta dos dados, mas segue ao longo de análises extensas e profundas, gerando identificadores de oportunidades de melhoria e obtenção de melhores resultados. 

O que é data science

Data Science, ou Ciência de Dados, em contrapartida, é uma metodologia que combina habilidades de programação e conhecimentos matemáticos para extrair insights a partir de dados. 

Diferentemente do BI, no qual a palavra-chave é avaliação, no data science, podemos falar em previsão. 

Para encontrar resultados, os analistas de data science aplicam algoritmos para produzir sistemas de inteligência artificial e prever gaps e dificuldades de execução de tarefas por meio da análise preditiva de dados. 

Em resumo, o profissional de data science tem, como especialidade, utilizar a análise de dados e informações para identificar padrões e prever situações futuras, evitando surpresas desagradáveis ao longo da gestão de processos. 

Qual a diferença entre BI e Data Science? 3 pontos para entender

Antes de partirmos para o estudo da diferença entre BI e Data Science, é importante chamar a atenção para o fato de que ambas as estratégias não concorrem entre si. Na verdade, sai na frente a empresa que compreende que ambas se completam, e que cabe a cada equipe identificar oportunidades para aplicar Business Intelligence e Data Science de maneira coordenada.

Sabendo, por exemplo, que o business intelligence trata de uma avaliação de performance e o data science, de uma previsão de performance, cabe às empresas estruturar planos de ação que iniciem com previsões de Data Science e encerrem com análises de BI. 

Além da temporalidade dos dados analisados (passado x futuro), outros elementos ajudam a entender a diferença entre BI e Data Science, como o escopo da ferramenta, possibilidades de integração de dados e habilidades profissionais relacionadas. 

Veja, na tabela abaixo, um resumo das diferenças entre BI e data science

Data ScienceBusiness Intelligence
Tipo de análisePreditiva, Prescritiva
O que vai acontecer? 
Descritiva
O que aconteceu? 
EscopoEspecíficoGeral
Habilidades profissionais relacionadasCientista de Dados Analista de Negócios

Tipo de análise

Como apontado anteriormente, a ciência de dados analisa a probabilidade de eventos e condições futuras. Para tal, toma como base a metodologia da análise preditiva, na qual os dados históricos ajudam a prever tendências de negócios, comportamento do cliente e sucesso do produto. 

Também é possível encontrar resultados em data science baseados em análise prescritiva. Neste caso, o objetivo é encontrar uma solução para um problema específico — ou seja, prescrever um caminho estratégico.

Por outro lado, a inteligência de negócios (BI) analisa o que já aconteceu por meio da análise descritiva. 

Por ser bastante visual e simplificado, o BI é frequentemente utilizado como apoio na apresentação de resultados e na estruturação de metas e objetivos de equipes da força de vendas

Escopo

Por ter como objetivo a previsão de eventos ou a identificação de padrões, o data science trabalha com um escopo específico. A partir daí, parte para o estudo de dados e comportamentos com o objetivo de confirmar ou refutar a hipótese levantada. 

Em contrapartida, o BI funciona a partir de um escopo amplo, aplicável em qualquer situação, desde que haja a geração de dados e informações analisáveis. 

Habilidades profissionais relacionadas

Engana-se quem acredita que um mesmo profissional pode atuar em BI e data science. Na verdade, os profissionais indicados para a gestão do data science são conhecidos como cientistas de dados, e operam em paralelo aos times de TI, financeiro, gestão etc. 

Já o Business Intelligence está atrelado aos analistas de negócios, embora também seja praticável por gestores e empreendedores que buscam caminhos para entender a saúde de seus processos e projetar melhorias em seus fluxos. 

Análise de dados com sucesso: incorpore sistemas analíticos à rotina 

Agora você sabe a diferença entre BI e Data Science, e está pronto para implementar, na empresa, uma estratégia completa de análise de dados; da preditiva à prescritiva. 

Nós sabemos o quão valiosas são as informações de um fluxo comercial, sobretudo para negócios como o seu, que abriram os olhos para a importância de uma gestão data driven

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