Quais as diferenças?

Não há uma definição precisa de nível semântico pelo menos, que podemos considerar ‘definitiva’. Até porque uma das variáveis que pode interferir nessa interpretação, é a forma como os autores da solução definem ou estão acostumados a definir a ‘fronteira’ de cada uma dessas disciplinas dentro da Inteligência da Informação. Eventualmente pode haver sobreposição do escopo da solução antes mesmo que se perceba, embora isso não diminua o mérito da mesma, uma vez que não se perca de vista o resultado.

Entretanto, observamos que muitos players, arquitetos e mentores conceituais no ambiente da Inteligência da Informação parecem convergir para uma série de interpretações comuns, para efeito de definição geral. No caso, nós da Attuare também compartilhamos de boa parte dessa percepção mais ‘didática’ e colocamos dessa forma:

BIG DATA – É o conjunto de recursos e armazenamento para uma enorme quantidade e diversidade de dados, cuja origem frequentemente extrapola os limites de informação de uma corporação específica. Em geral também não tem compromisso com a organização e estruturação interna dos dados que privilegiem análise de resultados e não raro, também consideram dados não estruturados, que podem ou não ser convertidos em estruturados. Por exemplo, captura de imagens que no caso de a solução prever, podem ser convertidas em dados estruturados (um valor atribuído qualquer para cada característica de imagem). Se pudermos aproximar um exemplo regional prático, imaginem uma base de dados de pesquisa atualizada do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Agora imaginem que não houvesse confidencialidade sobre esses dados para fins específicos. Todos os dados de uma amostragem enorme de cidadãos brasileiros estão lá. Quem são, o que fazem, onde vivem, escolaridade, familiares, renda, etc. Havendo a disponibilização adequada, como o Clouding como meio físico preferencial, protocolos, velocidade, o tipo de serviço envolvido, etc. bancos, seguradoras, comércio, entidades agrícolas e importadores dentre outros, poderiam obter informações que são de seu interesse comercial e, portanto, de futuros resultados, após estruturados.

BUSINESS INTELLIGENCE – É o conjunto de recursos, armazenamento e disponibilidade de todos os dados aos quais uma corporação tem acesso, internos ou externos com direito de uso, organizados de forma adequada à extração mais facilitada das informações para análises e suporte a decisões operacionais, táticas ou estratégicas. O BI historicamente ainda tem muito mais relação com a vida da própria corporação, do que com eventos fora dela. O BI surgiu da necessidade de enxergar todo o passado de uma empresa até seu momento presente e as análises resultantes pautarem decisões para o futuro, imediato ou não. As empresas sempre colecionaram informações necessárias ao BI, mesmo antes de sua existência. Apenas estavam dispostas no que se convencionou chamar de “ilhas de informação”. Ou seja, tínhamos enorme dificuldade de relacionar dados de assuntos complementares, mas fisicamente separados entre si. O Business Intelligence “se alimenta” do legado de informações da empresa, em princípio em qualquer plataforma tecnológica. Não obstante e até começando a contrariar a impressão que as empresas ainda se atem aos seus dados internos ou históricos, as com tendências mais competitivas começam a compor seu legado também com dados adquiridos externamente. Por exemplo, a aquisição de um cadastro de correntistas de um banco, caso autorizado, pode permitir acesso a um público ainda não cliente da corporação, para permitir novas abordagens comerciais.

BUSINESS ANALYTICS – Talvez seja de certa forma, a mais sutil das diferenças se compararmos ao BI. Neste último, através de ferramentas de extração e análise de dados, que majoritariamente compõem o legado de uma corporação, avaliamos os resultados e as tendências, mantidas expectativas e variáveis conhecidas, para apoiar decisões. No BA, as ferramentas têm caráter “preditivo”, ou seja, permitem apontar possibilidades de resultados futuros e simulá-los, utilizando-se de complexos algoritmos estatísticos, reconhecimento e ajuste de possíveis causas de resultados auferidos, sobre uma base ampla como o próprio DW corporativo. É um facilitador de decisões e oportunidades. Se considerarmos que BI = DW + Ferramentas de Extração e Análise como “cubos” e dashboards, o BA se utiliza do DW para efeito de Mining e oferece análises de resultados e possibilidades futuras.

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