Business Analytics vs. Data Analytics: O que é melhor para o seu negócio?

Os grandes dados estão transformando e fortalecendo a tomada de decisões em todos os lugares. Desde grandes empresas até o ensino superior e agências governamentais, dados de uma infinidade de fontes estão ajudando as organizações a expandir seu alcance, impulsionar as vendas, operar mais eficientemente e lançar novos produtos ou serviços.

Para dar sentido a todos esses dados e usá-los para serem mais competitivos, as empresas devem aplicar tanto a análise de negócios quanto a análise de dados. Muitas vezes há confusão sobre estas duas áreas, que podem parecer intercambiáveis. Neste artigo, vamos examinar os objetivos de cada função e comparar funções e responsabilidades para ajudá-lo a decidir qual caminho é certo para você.

Análise de negócios vs. análise de dados: Uma visão geral

A análise de negócios e análise de dados envolve trabalhar e manipular dados, extrair insights dos dados e usar essas informações para melhorar o desempenho dos negócios. Então, quais são as diferenças fundamentais entre essas duas funções?

A análise de negócios foca nas maiores implicações de negócios dos dados e nas ações que devem resultar deles, tais como se uma empresa deve desenvolver uma nova linha de produtos ou priorizar um projeto em detrimento de outro. O termo análise de negócios refere-se a uma combinação de habilidades, ferramentas e aplicativos que permite às empresas medir e melhorar a eficácia das funções essenciais do negócio, tais como marketing, atendimento ao cliente, vendas ou TI.

Análise de dados envolve a combinação de conjuntos de dados maciços para revelar padrões e tendências, tirar conclusões sobre hipóteses e apoiar decisões de negócios com insights baseados em dados. A análise de dados tenta responder perguntas como, “Qual é a influência da geografia ou fatores sazonais nas preferências do cliente?” ou “Qual é a probabilidade de um cliente ter defeitos para um concorrente? A prática da análise de dados abrange muitas técnicas e abordagens diversas e também é frequentemente referida como ciência de dados, data mining, modelagem de dados ou grandes análises de dados.

Uma introdução à análise de negócios

Análise de negócios (BA) é a exploração iterativa dos dados de uma organização, com foco na aplicação de técnicas de análise estatística para revelar informações que podem ajudar a impulsionar a inovação e o desempenho financeiro. As organizações orientadas à análise tratam os grandes dados como um ativo corporativo valioso que alimenta o planejamento de negócios e dá suporte a estratégias futuras, e a análise de negócios as ajuda a obter o máximo valor dessa mina de ouro de insights.

Existem três tipos principais de análise de negócios – descritiva, preditiva e prescritiva. Estes são geralmente implementados em etapas e juntos podem responder ou resolver praticamente qualquer questão ou problema que uma empresa possa ter.

• A análise descritiva responde à pergunta, ‘O que aconteceu? Este tipo de análise avalia dados históricos para obter insights sobre como planejar para o futuro. Graças à ampla disponibilidade de ferramentas e dashboards de acesso e descoberta de dados self-service, executivos e profissionais não-técnicos podem colher o benefício de insights gerados por grandes dados para melhorar o desempenho do negócio.
• Análise preditiva é o próximo passo no caminho para o insight. Ela usa a aprendizagem de máquinas e técnicas estatísticas para ajudar as empresas a antecipar a probabilidade de eventos futuros. Entretanto, como a análise preditiva é probabilística por natureza, ela não pode realmente prever o futuro; ela só pode sugerir o resultado mais provável com base no que aconteceu no passado.
• A análise preditiva explora possíveis ações a serem tomadas com base nos resultados da análise descritiva e preditiva. Este tipo de análise combina, modelos matemáticos e regras de negócio para otimizar a tomada de decisão, recomendando múltiplas respostas possíveis a diferentes cenários e tradeoffs.

As organizações podem usar qualquer uma ou todas estas técnicas, embora não necessariamente nesta ordem. A análise de negócios pode ser implementada em qualquer departamento, desde vendas, desenvolvimento de produtos até atendimento ao cliente, graças a ferramentas prontamente disponíveis com interfaces intuitivas e profunda integração com muitas fontes de dados. Muitas dessas soluções oferecem aos usuários a capacidade de aplicar modelos analíticos avançados sem a ajuda de um cientista de dados, criando novas oportunidades para encontrar insights ocultos em grandes conjuntos de dados.

Análise de negócios requer volumes adequados de dados de alta qualidade, portanto, as organizações que buscam resultados precisos devem integrar e reconciliar dados em diferentes sistemas e, em seguida, determinar quais subconjuntos de dados devem ser disponibilizados para o negócio.

Uma introdução à análise de dados

A análise de dados é o processo de recolha e exame de dados brutos para tirar conclusões sobre os mesmos. Cada negócio coleta grandes volumes de dados, incluindo números de vendas, pesquisa de mercado, logística ou dados transacionais. O verdadeiro valor da análise de dados está na sua capacidade de reconhecer padrões em um conjunto de dados que podem indicar tendências, riscos ou oportunidades. A análise de dados permite às empresas modificar seus processos com base nessas aprendizagens para tomar melhores decisões. Isto pode significar descobrir que novos produtos trazer para o mercado, desenvolver estratégias para reter clientes valiosos, ou avaliar a eficácia de novos tratamentos médicos.

As técnicas de análise de dados mais comumente utilizadas foram automatizadas para acelerar o processo analítico. Graças à ampla disponibilidade de plataformas analíticas poderosas, os analistas de dados podem classificar enormes quantidades de dados em minutos ou horas em vez de dias ou semanas usando:

• Mineração de dados: Envolve a classificação através de grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e relacionamentos.
• Análise preditiva: Agrega e analisa dados históricos para ajudar as organizações a responder apropriadamente a resultados futuros, como comportamento do cliente e falhas de equipamento.
• Aprendizagem da máquina: Utiliza probabilidades estatísticas para ensinar computadores a processar dados mais rapidamente do que a modelagem analítica convencional.
• Grandes análises de dados: Aplica mineração de dados, análise preditiva e ferramentas de aprendizagem de máquinas para transformar dados em inteligência de negócios.
• Mineração de texto: Spots padrões e sentimentos em documentos, e-mails e outros conteúdos baseados em texto.

À medida que mais organizações movem seus aplicativos críticos de negócios para a nuvem, elas estão ganhando a capacidade de inovar mais rapidamente com grandes dados. As tecnologias de nuvem criam um ambiente rápido e inovador onde as equipes de análise de dados podem armazenar mais dados e acessar e explorá-los mais facilmente, resultando em um tempo mais rápido para valorizar novas soluções.

Análise de negócios vs. análise de dados: Uma comparação

A maioria das pessoas concorda que os negócios e a análise de dados compartilham o mesmo objetivo final de aplicar tecnologia e dados para melhorar o desempenho dos negócios. Em um mundo baseado em dados onde o volume de informações disponíveis para as organizações continua a crescer exponencialmente, as duas funções podem até mesmo trabalhar em conjunto para maximizar a eficiência, revelar insights úteis e ajudar as empresas a terem sucesso.

Esta comparação lado a lado deve ajudar a esclarecer alguma da confusão entre negócios e análise de dados.

Analisador de negócios vs. analista de dados: Uma comparação de funções

Analisadores de negócios e analistas de dados, ambos trabalham com dados. A diferença é o que eles fazem com os dados. Os analistas de negócios utilizam os dados para tomar decisões estratégicas de negócios. Os analistas de dados coletam dados, manipulam-nos, identificam informações úteis a partir deles e transformam suas descobertas em percepções digeríveis. A análise de dados é o seu objetivo final.

As pessoas em qualquer das funções precisam ter amor por todos os dados, possuir uma mente analítica, ter boas habilidades de resolução de problemas e a capacidade de ver e trabalhar em direção a um quadro mais amplo. Mas se você está tentando decidir entre esses dois caminhos de carreira, é igualmente importante entender como eles diferem.

• Os analistas de negócios usam dados para identificar problemas e soluções, mas não realizam uma análise técnica profunda dos dados. Eles operam em um nível conceitual, definindo estratégias e comunicando-se com as partes interessadas, e estão preocupados com as implicações dos dados no negócio. Os analistas de dados, por outro lado, gastam a maior parte do seu tempo coletando dados brutos de várias fontes, limpando-os e transformando-os e aplicando uma série de técnicas especializadas para extrair informações úteis e desenvolver conclusões.
• Analisadores de negócios normalmente têm uma vasta experiência de domínio ou indústria em áreas como comércio eletrônico, manufatura ou saúde. As pessoas nesta função dependem menos dos aspectos técnicos da análise do que os analistas de dados, embora necessitem de um conhecimento prático de ferramentas estatísticas, linguagens de programação comuns, redes e bancos de dados.
• Os analistas de negócios devem ser proficientes em modelagem e levantamento de requisitos, enquanto os analistas de dados precisam de forte inteligência de negócios e habilidades de mineração de dados, juntamente com proficiência em tecnologias sob demanda, como aprendizagem de máquinas e IA.
• Para os analistas de negócios, uma sólida formação em administração de negócios é um ativo real. Muitos analistas de negócios vêm de backgrounds em administração, negócios, TI, ciência da computação ou campos relacionados. Por outro lado, um background em matemática ou tecnologia da informação é desejável para analistas de dados, que requerem um entendimento de estatísticas complexas, algoritmos e bancos de dados.

Habilidades adicionais necessárias de cada função

Além das habilidades técnicas e específicas de cada função, cada analista de negócios e de dados precisa de algumas habilidades adicionais para ser bem sucedido.

Um analista de negócios precisa ser capaz de:

• Tomar uma visão holística de um problema ou desafio de negócios.
• Trabalhar com indivíduos em toda a organização para obter as informações necessárias para conduzir mudanças.
• Desenvolver planos, relatórios e análises de negócios e projetos claros e compreensíveis.
• Engover e comunicar com as partes interessadas em todos os níveis da organização.
• Apresentar recomendações de forma clara e persuasiva para uma variedade de públicos.

Um analista de dados precisa ser capaz de:

• Transformar dados em insights significativos do negócio.
• Trabalhar bem independentemente.
• Identificar conjuntos de dados relevantes e adicioná-los na hora.
• Relatar resultados de uma forma clara e significativa.
• Definir novos processos de coleta e análise de dados conforme necessário.

Começar com negócios ou análise de dados

Desde as mais novas startups até empresas globais estabelecidas, toda organização precisa aproveitar os dados para inovação e crescimento do negócio. As práticas de análise de dados e análise de negócios compartilham uma meta comum de otimização de dados para melhorar a eficiência e resolver problemas, mas com algumas diferenças fundamentais.

Seja qual for o caminho escolhido, você precisará reunir dados relevantes e confiáveis de muitas fontes de forma rápida, fácil e segura. O Talend Data Fabric acelera o processo analítico fornecendo um único conjunto de aplicativos de auto-atendimento baseados na nuvem para integração e integridade dos dados. Porque quando você estiver confiante na qualidade dos seus dados, seus acionistas estarão sempre confiantes de que eles estão tomando as decisões de negócios certas. Tente o Talend Data Fabric hoje mesmo para começar a tomar decisões baseadas em dados.