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Qual a diferença entre Business Intelligence x Business Analytics?

Luca Caruso • 17 out 2019

Qual a diferença entre Business Intelligence x Business Analytics?

É notável no mercado o uso frequente destes dois conceitos. Seja no ambiente de tecnologia, vendas, marketing, e assuntos empresariais diversos, é muito comum ver o surgimento de novos termos que representem tendências, atualizações e propostas novas à medida que o mercado e a indústria se desenvolvam. No meio de tantos termos que envolvam dados em geral, é comum também a incerteza de muitos indivíduos em saber diferenciá-los, principalmente pela frequente utilização destas palavras nos mesmos assuntos e temáticas.

Power BI

Fundamentalmente, a suposição do Business Analytics e do Business Inteligence se dá pela análise e aplicação de dados provenientes do mercado, com o intuito de otimizar a tomada de decisão.

Porém diferente do que parece, estes dois termos não se tratam de forças que se anulam. Ou seja, não estão inseridos em um espectro de exclusão, sendo que você pode muito bem aplicar a prática de Business Intelligence em sua rotina como também a de Business Analytics em paralelo. Apesar de não serem sinônimos, podem muito bem se complementar dependendo seu contexto.

Power BI

O Business Intelligence ou BI (também chamado de Inteligência Empresarial) baseia-se principalmente no gerenciamento holístico do ecossistema de dados numa determinada empresa. Isto é, as etapas de coleta, processamento, modelagem, compartilhamento e análise dos dados de maneira generalizada. Portanto muito se relaciona o BI com a organização dos dados que sua empresa obtém e o planejamento do uso deles para futuras tomadas de decisão. É comum nas atividades de Business Intelligence a padronização de relatórios para os usuários, por meio de um consenso geral de quais planilhas serão analisadas e quais os melhores gráficos para visualização, levando em conta a melhor interpretação de todo o público interno empresarial.

Power BI

Já o processo de Business Analytics ou simplesmente Analytics se dá pela necessidade de mensuração, investigação e apuração das principais métricas e KPI’s que nos dizem respeito aos eventos de um determinado site, domínio em rede ou unidade de negócio. Portanto, os dados históricos possuem muito valor nos relatórios de Analytics, considerando que por meio deles é possível estabelecer correlações de dados de cliques, consumo, tráfego, visitas e que representem eventos da realidade. É muito útil para a análise de campanhas e publicação de conteúdo, uma vez que pode-se compreender a efetividade da prática considerando o público atingido, seu perfil, comportamento de consumo, social e entre outros.

Um processo de Analytics pode muito bem investigar dados de um site de loja virtual, por exemplo, e compartilhar dados com funcionários de uma empresa por meio de um Business Intelligence aplicado de forma eficiente. Desta maneira, reponde-se às perguntas:

  • Como melhorar minhas atividades de marketing para atrair novos públicos? E para reter minha base?
  • Quem são meus clientes? O que eles estão comprando, e o que eles não estão?
  • Como alinhar os relatórios da minha empresa para meus funcionários?
  • Quais métricas mais eficientes para análise das minhas vendas e segmentos de negócios?
  • Que estratégias devo aderir para sempre me atualizar no mercado?

Com Microsoft® Power BI, a moderna ferramenta da Microsoft®, é possível gerar um ecossistema de dados que usufrui de conceitos de Business Intelligence quanto também de Business Analytics. Sua grande capacidade de recursos permite com que relatórios e dashboards sejam criados com base na análise de seus negócios e a resolução de seus problemas internos e externos.

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Microsoft® Power BI otimiza as atividades de seus departamentos de Marketing, Vendas, T.I., Finanças, Desenvolvimento de negócios, produtos e os demais departamentos relacionados a dados e conteúdo informacional.

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Luca Caruso

Luca Caruso

Luca Caruso é consultor de Business Intelligence na ENG DTP e Multimídia. Graduado em Marketing pela ESPM-SP e com experiências na indústria de tecnologia, com passagem na Adobe Brasil como analista de Channel Sales e Digital Marketing, gerenciando ferramentas de Big Data.

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