Qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data?

27 de novembro de 2020

Os conceitos de Business Intelligence e Big Data podem ser facilmente confundidos, já que ambos são relacionados à gestão de negócios, informação estratégica e inteligência competitiva.

A dúvida pode surgir, por exemplo, ao escolher uma ferramenta para análise de informações dentro da empresa.

Se esse é o seu caso, vale muito a pena entender a diferença entre Business Intelligence e Big Data.

Apesar de serem termos aparentemente simples, eles apresentam para as empresas soluções distintas – e complementares, como veremos mais à frente.

Se isso ainda não está muito claro para você, continue lendo o texto que preparamos.

O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE?

Quando falamos em Business Intelligence (inteligência de negócio ou simplesmente BI), pensamos em ação.

Isso porque o termo diz respeito à análise de dados brutos e sua transformação em informações comerciais valiosas.

Assim, o BI provoca uma verdadeira transformação nas informações, que vai levar o gestor a tomar decisões melhores, de maneira mais eficiente e com mais chances de aumento de lucros.

O papel do BI é encontrar respostas para determinadas perguntas, olhando para o desempenho da empresa em sistemas como ERP e CRM.

Falando de forma um pouco mais técnica, o Business Intelligence utiliza sistemas que importam fluxos de dados de qualquer tamanho e os usa para gerar informativos que servirão de base para decisões específicas.

Pode ser necessário fazer uso de ferramentas específicas para isso.

5 ETAPAS DO BUSINESS INTELLIGENCE

Para encontrar as respostas a que se propõem, os profissionais que trabalham com BI precisam seguir uma espécie de roteiro.

Como veremos, trata-se de um conjunto de tarefas e atividades coordenadas, sem as quais não se pode colocar em prática esse conceito e desenvolver uma solução específica.

Afinal, a inteligência de negócios não faria sentido se não houvesse uma metodologia como background, concorda?

Veja, então, quais são as suas etapas:

1. Mobilização de recursos e parcerias

Não existe BI sem pessoas.

Por isso, o primeiro estágio da implementação da inteligência de negócios é conhecer quem são os profissionais envolvidos e os parceiros interessados.

Nesta fase, é indispensável que a alta direção da empresa demonstre de forma clara o seu apoio, sem o qual um projeto de BI não pode avançar.

Portanto, além do público interno, deve-se também mobilizar as pessoas de fora que tenham ligação com o negócio – um grupo que faz parte dos chamados stakeholders.

Só depois de saber quem é quem pode-se passar à segunda etapa.

2. Levantamento de metas

Não chega a ser novidade que, sem metas, não há negócio ou empresa que se mantenha competitivo.

Sendo assim, para desenvolver um sistema em BI, é necessário conhecer os objetivos que os gestores e líderes traçaram.

Por exemplo: a empresa precisa melhorar a integração entre seus setores de compras, estoque e jurídico. Quais metas podem ser definidas a partir disso?

É nessa linha que você será capaz de começar o esboço de um plano de ação antes de manipular dados.

3. Mapeamento das fontes de dados

Na terceira etapa, o projeto de BI começa a ganhar forma.

É nela que os profissionais envolvidos dão início ao levantamento das fontes de dados que serão utilizadas para abastecer a futura solução.

Planilhas, arquivos em JSON, servidores remotos e tudo o que possa servir como repositório de informação para abastecer o sistema deve ser considerado.

Voltando ao exemplo do tópico anterior, uma possível integração entre compras e estoque, provavelmente, terá como fonte de dados os registros de entradas e saídas de fornecedores.

A partir disso, as fontes são validadas e mapeadas para, depois, serem inseridas no banco de dados do sistema de BI.

4. Arquitetura e construção da solução

A esta altura, sua empresa já sabe de cor e salteado quem são as pessoas envolvidas no processo, quais metas deve cumprir e as fontes de informações a utilizar.

Com todos esses elementos em mãos, chega enfim a hora de realizar a modelagem de dados e o respectivo método de Extração, Transformação e Carga, mais conhecido pela sigla ETL.

Depois disso, a base consolidada do data warehouse é alimentada para, a partir daí, começarem a rodar os primeiros processos.

Esta é a etapa mais longa e trabalhosa na construção de um sistema em BI.

Testes precisam ser feitos para que, ao chegar na fase final, tudo esteja “redondo”.

5. Disponibilização ao usuário

A solução principal em BI é o software Tableau, normalmente utilizado conforme os estágios anteriormente descritos.

Depois que ele é implementado, a empresa deve começar o treinamento das pessoas que vão utilizar o recurso em um processo assistido do início ao fim pelos nossos especialistas.

Ainda não utiliza o Tableau? Você pode experimentar grátis com a FiveActs! Caso já utilize mas ainda assim não se sinta seguro o suficiente com a ferramenta, não tem problema.

+A FiveActs também oferece serviços de treinamento e consultoria, fale conosco!

EXEMPLOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Casos de sucesso não faltam para ilustrar os efeitos da implementação de sistemas de BI em negócios.

Conheça três deles a seguir.

Toyota

Até mesmo os “pais” da eficiência enfrentam problemas com a gestão dos seus dados.

Foi o que aconteceu com a Toyota há alguns anos, quando a companhia decidiu apostar em Business Intelligence.

Como resultado, a montadora otimizou sua matriz de custos de fabricação, bem como os fluxos de trabalho.

A recompensa? Um ROI (retorno sobre o investimento) estimado em mais de 500%.

Copa de 2014

Embora a Copa do Mundo de 2014 não traga boas lembranças para os brasileiros, ela merece ser citada como um caso de aplicação bem-sucedida de BI.

A grande beneficiária, logicamente, foi a campeã Alemanha.

Com soluções em BI, os alemães obtiveram performance muito acima da média depois de analisar dados sobre o desempenho dos jogadores adversários e dos seus próprios atletas.

Santander

Em apenas um ano, o banco Santander conseguiu abrir mais de 2 mil novas contas.

Para isso, foi realizada uma grande mobilização, na qual foram cruzados dados do seu portfólio de clientes com fontes de informações externas, o que resultou na grande adesão.

O QUE É BIG DATA?

Assim como o Business Intelligence, o Big Data é uma tecnologia utilizada pelas empresas que querem ter vantagem competitiva por meio de informação estratégica.

Hoje em dia, todos sofremos com a sobrecarga de informações que, muitas vezes, mal conseguimos assimilar.

Nas empresas, esse volume é ainda maior, porque dentro de uma organização existem dados de colaboradores, clientes, concorrentes, fornecedores, etc.

Essa informação toda é muito valiosa, mas somente se for tratada da maneira correta.

É nesse contexto que entra o Big Data, que tem como objetivo organizar e disponibilizar um grande volume de dados para que tudo seja mais facilmente utilizado e acessado.

Para que fique ainda mais claro qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data, apontamos a seguir como distinguir uma da outra!

BIG DATA X BIG DATA ANALYTICS

Pelo que foi exposto até aqui, vale destacar: Big Data diz respeito ao infinito repositório de dados encontrado principalmente na internet.

Já o conceito de Big Data Analytics tem relação com o que se faz com essas informações, que, uma vez tratadas, são usadas para balizar decisões ou promover mudanças.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA?

Big Data é um termo mais generalizado e abrangente.

Os sistemas digitais geram cada vez mais dados, e o objetivo do Big Data é justamente criar novas abordagens para armazená-los.

Já o Business Intelligence é uma tecnologia com propósitos mais específicos, pois seu processo inclui a coleta e monitoramento de informações, assim como sua filtragem e organização.

O objetivo é oferecer esses dados de forma sucinta, de maneira que os gestores as recebam tratadas para tomar decisões estratégicas.

A grande diferença entre Business Intelligence e Big Data 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.

É uma dupla infalível para a competitividade da empresa!

QUAL É A IMPORTÂNCIA DO BI E BIG DATA NA GESTÃO DE UMA EMPRESA?

Motivos não faltariam para ressaltar a importância do BI e do Big Data para a gestão.

A seguir, destacamos alguns dos mais relevantes para você:

Processo decisório mais inteligente e menos baseado em “achismo”
Redefinição de matrizes de custos
Abertura de novos mercados que, antes, não eram identificados
Redução da pressão da concorrência (eles é que passarão a correr atrás)
Mais agilidade ao definir ciclos de vendas e estratégias de marketing.

COMO UNIR BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA PARA CONSEGUIR VANTAGEM COMPETITIVA?

Para que sua empresa desenvolva inteligência de mercado por meio do Big Data, é fundamental contar com as soluções e ferramentas certas.

Nesse caso, não há sistema no mercado melhor do que o Tableau, líder em seu segmento há 8 anos, segundo a consultoria Gartner.

Ele está ao seu alcance pela FiveActs, sua parceira desde sempre para gerar insights e desenvolver BI em sua empresa.

CONCLUSÃO

Business Intelligence e Big Data são conceitos realmente fascinantes, mas, para gerarem resultados, é preciso contar com as pessoas e os recursos adequados.

Compartilhe

Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024

Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024

No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização. Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024

O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.