O que são as soluções de BI, Big Data e Analytics para as empresas

O volume de dados gerados globalmente disparou de 45 zettabytes desde 2019, e deve crescer ainda mais para um impressionante número de 175 zettabytes até 2025, de acordo com um estudo da Seagate.

Processar essa quantidade colossal de dados, preferencialmente em tempo real, tornou-se uma necessidade. Tecnologias de processamento e análise surgiram para aproveitar essa inundação de informações como fonte de insights estratégicos para as empresas.

Mas, para compreender melhor tudo isso, precisamos entender melhor o que são os zettabytes.

Eles são uma unidade de medida de armazenamento de dados. Cada ZB é igual a 1 trilhão de gigabytes ou 1 sextilhão de bytes. Essa é, claramente, uma quantidade massiva e é difícil compreender a escala sem alguns exemplos.

Para entender bem, vamos ilustrar o tamanho de um zettabyte?

Um ZB é equivalente a cerca de 1 bilhão de terabytes.

Se você preenchesse unidades de armazenamento com um zettabyte de músicas em formato MP3, levaria milhares de anos para ouvir tudo. Isso mesmo. Você não entendeu errado.

Um zettabyte é suficiente para armazenar bilhões de horas de vídeo em alta definição.

Essa quantidade de dados é impressionante e está relacionada ao crescente volume de informações geradas pelo uso de dispositivos eletrônicos, redes sociais, sistemas de vigilância, dispositivos IoT e muitas outras fontes de geração de dados na era digital.

A demanda por armazenamento e processamento de dados em zettabytes está se tornando cada vez mais relevante em áreas como análise de big data, aprendizado de máquina, inteligência artificial e pesquisa científica, onde grandes conjuntos de informações são essenciais para obter insights e tomar decisões informadas.

E agora que já esclarecemos algumas coisas, vamos explorar as distinções entre Big Data, Business Intelligence (BI) e Analytics, e como esses conceitos podem ser utilizados para aprimorar o desempenho da sua empresa.

Qual é a Diferença entre Big Data e BI?

Para começar, é importante distinguir o que são essas duas coisas (Big Data e BI), uma vez que esses termos são frequentemente confundidos. A principal diferença, na verdade, está no escopo e nos objetivos dessas duas áreas de tecnologia, embora muitas vezes elas se complementem nas empresas. Aqui estão as principais distinções:

1. Escopo dos Dados: O Business Intelligence (BI) lida com dados estruturados e armazenados em bancos organizados. Eles são tipicamente limpos, organizados e relacionados a atividades passadas e atuais da empresa. Também trabalha com históricos para fornecer informações sobre o desempenho passado, geralmente apresentados em painéis e relatórios. O Big Data lida com uma variedade muito mais ampla de dados, incluindo os não estruturados e semiestruturados, como texto, imagens, áudio, vídeos, dados de redes sociais e muito mais. Geralmente não são organizados da mesma forma que os de BI e podem ser gerados em tempo real. Trata-se de grandes volumes de informações, muitas vezes em petabytes ou zettabytes, que não se encaixam bem em bancos tradicionais.
2. Tempo e Objetivos: O Business Intelligence é orientado para o passado e o presente. Ele ajuda as empresas a analisarem seu desempenho temporal, permitindo que tomem decisões baseadas em dados históricos para melhorar a eficiência operacional, otimizar processos e entender o comportamento do cliente. O Big Data pode ser orientado para passado, presente e futuro. Ele lida com análises em tempo real e análises preditivas, permitindo que as empresas identifiquem tendências emergentes, façam previsões, tomem decisões com maior agilidade e precisão e, assim, ganhem uma vantagem competitiva.
3. Volume de Dados: No BI, volume de dados é geralmente menor em comparação com o Big Data. Ele lida com conjuntos de dados que podem ser gerenciados por meio de bancos de dados relacionais tradicionais. O Big Data lida com grandes volumes de dados, que podem ser extremamente massivos. Isso requer soluções de armazenamento e processamento distribuído para lidar com a escala.
4. Complexidade e Variedade: Os dados de BI são geralmente bem definidos, organizados e apresentados de maneira relativamente simples. Eles são projetados para relatórios e análises diretas. Os dados de Big Data podem ser altamente variados e complexos. Eles podem incluir texto não estruturado, dados de sensores, feeds de redes sociais e outros tipos de dados que requerem técnicas avançadas de processamento, limpeza análise.

Ou seja: o Big Data tem como objetivo capturar e processar um volume massivo de dados continuamente. Esse processamento ocorre na busca por identificar correlações entre os dados, criando métodos para o armazenamento deles, enquanto o BI não requer volumes massivos de dados. Seu principal objetivo é coletar informações, filtrá-las e apresentá-las de maneira gráfica e concisa, através de gráficos ou dashboards, para que os gestores possam analisá-las e extrair insights para a tomada de decisões estratégicas.

Compreendendo o Business Intelligence

Mas afinal, quais são essas características que o definem?

Business Intelligence é um conjunto de métodos e tecnologias para gerar inteligência empresarial com base em dados. Ao capturar, gerar, visualizar, combinar e analisá-los, é possível compreender e traduzir informações relacionadas aos negócios. Esse conhecimento capacita os gestores a tomar decisões mais informadas com confiança.

As aplicações de BI podem ser encontradas em todas as áreas de uma empresa, seja na avaliação de dados internos ou externos, por meio do monitoramento de indicadores-chave de desempenho (KPIs). Através desse enfoque, é possível extrair insights valiosos, como:

• Compreender o perfil dos clientes e o comportamento do consumidor.
• Identificar tendências de mercado.
• Descobrir oportunidades de vendas, cross-sell (incentivar os clientes a comprarem itens adicionais) e upsell (atrair os clientes a adquirir produtos de maior qualidade e preço mais elevado).
• Monitorar e avaliar o desempenho dos funcionários e equipes.
• Controlar finanças e investimentos.
• Acompanhar performance de campanhas de marketing.
• Identificar ameaças externas vindas da concorrência, entre outras aplicações.

Explorando o Big Data

Big Data, ou megadados, é um campo de conhecimento que investiga maneiras de capturar, processar e gerenciar um conjunto extenso de dados, mesmo à medida que são criados. Com o aumento na geração nos últimos anos, impulsionado pelas tecnologias da Indústria 4.0, os sistemas tecnológicos tradicionais se tornaram inadequados para armazenar tamanha quantidade de informações.

O Big Data foi por muito tempo caracterizado pelos "3 Vs":

• Volume
• Velocidade
• Variedade

Isso significa que os sistemas de Big Data podem processar de maneira rápida e contínua um volume de dados gigantesco, de diversas fontes, como texto, áudio, imagens, vídeos, dados de geolocalização e muito mais, com uma velocidade cada vez maior, à medida que os processadores evoluem. Com o tempo e o uso do Big Data pelas empresas, outras características foram sendo atribuídas e hoje já se fala em “10 Vs”, considerando as 7 adicionais, todas elas igualmente importantes:

• Variabilidade
• Veracidade
• Validade
• Vulnerabilidade
• Volatilidade
• Visualização
• Valor

No contexto empresarial, esses processos fazem parte da estratégia de dados das empresas e podem ajudar a armazenar, categorizar e organizar informações relacionadas a clientes, concorrentes, colaboradores, fornecedores, governos e outros.

É possível ainda que esses armazenamentos sejam padronizados, de forma que várias fontes possam ter estruturas parecidas e consequentemente serem conectadas entre si, criando uma grande rede de bases de dados que se “comunicam” entre si.

A Relação Entre Big Data e BI

O Big Data pode ser aplicado em diversos campos, como pesquisa acadêmica, mineração de dados globais de saúde (como visto durante a pandemia de COVID-19), campanhas políticas e outros. No entanto, no âmbito corporativo, Big Data e Business Intelligence podem ser complementares.

O Big Data pode detalhar volumes extensos de dados para visualizá-los, interpretá-los e analisá-los a fim de gerar insights de BI. Como mencionado anteriormente, os dados em BI são matéria-prima que é transformada para a tomada de decisões.

No entanto, no ambiente corporativo, é importante destacar que as duas ferramentas não são necessariamente opostas, mas sim complementares. O Big Data, devido à sua capacidade de lidar com volumes massivos de informações, desempenha um papel fundamental na geração de dados brutos, que servem como matéria-prima para o BI.

Benefícios da Combinação de Business Intelligence e Big Data

A principal vantagem de combinar dados e conhecimentos de Big Data e Business Intelligence é descobrir convergências nas informações. Isso leva a:

• Oportunidades de redução de custos.
• Tomada de decisões melhores e mais informadas.
• Aumento da eficiência operacional e otimização de processos.
• Melhoria das relações com o cliente.
• Aumento da produtividade.
• Geração de rentabilidade.

O excesso de informações atual, se bem aproveitado, não é negativo, mas uma fonte de conhecimento e esclarecimento em relação a questões empresariais.

O que é Analytics e por que é importante para o BI?

Analytics, refere-se ao processo de coleta, processamento, análise e interpretação para obter insights valiosos e apoiar a tomada de decisões informadas. É uma disciplina que envolve a exploração profunda de informações para descobrir padrões, tendências, relações e ideias que podem ser usadas para entender melhor um determinado fenômeno ou contexto. É a ferramenta tecnológica utilizada para analisar os dados armazenados, transformando-os em gráficos e modelos visuais para possibilitar:

1. Tomada de Decisões Baseada em Dados: O Analytics fornece informações valiosas que permitem às empresas tomarem decisões mais informadas e estratégicas. Os insights derivados da análise de dados podem ajudar a identificar oportunidades de mercado, otimizar processos internos, melhorar o desempenho e reduzir custos.
2. Monitoramento de Desempenho: O Analytics permite que as organizações monitorem seu desempenho em tempo real. Isso é crucial para avaliar o progresso em relação a metas e objetivos, identificar problemas em estágio inicial e ajustar estratégias conforme necessário.
3. Identificação de Tendências e Padrões: A análise de dados é eficaz na identificação de tendências e padrões que podem passar despercebidos em uma análise superficial. Essas informações podem ser usadas para antecipar mudanças no mercado, comportamento do cliente ou em qualquer outra área relevante para a empresa.
4. Personalização e Segmentação: O Analytics é fundamental para a personalização de produtos, serviços e experiências do cliente. A análise de dados permite segmentar o público-alvo com base em características comuns, tornando mais eficaz a entrega de ofertas direcionadas e relevantes.
5. Avaliação de ROI (Retorno sobre o Investimento): As empresas podem usar análises para avaliar o sucesso de investimentos e estratégias. Isso ajuda a alocar recursos de forma mais eficiente, focando em iniciativas que geram os maiores retornos.
6. Previsão e Planejamento: A análise de dados também é fundamental na previsão de eventos futuros e no planejamento estratégico. Isso é especialmente relevante para a gestão de estoque, previsão de demanda, alocação de recursos e expansão de negócios.
7. Competitividade: Empresas que adotam abordagens baseadas em Analytics têm uma vantagem competitiva significativa. Eles podem se adaptar rapidamente às mudanças do mercado e tomar decisões mais informadas do que concorrentes que não utilizam dados de forma eficaz.

Em outras palavras, é o Analytics que torna o BI possível em termos de infraestrutura tecnológica. Com ele, é possível realizar análises preditivas, permitindo que a empresa se antecipe, faça projeções e planeje com base em informações sólidas.

Aplicações de Analytics

• As ferramentas de Analytics podem ser usadas para fazer previsões em todas as partes da cadeia de negócios, incluindo:
• Análise completa do comportamento do consumidor, antecipando os interesses dos clientes e personalizando serviços e produtos de acordo.
• Identificação em tempo real de gargalos e soluções para melhorar os processos internos.
• Análise do desempenho de funcionários e máquinas para aumentar a produtividade.
• Controle de qualidade e redução do tempo de estocagem na produção.
• Otimização de estoques, entre outros.

O Papel do Analytics em um BPMS

O BPMS (Business Process Management System) é uma ferramenta de Gerenciamento de Processos de Negócios (BPM) que permite mapear, modelar, analisar, executar e monitorar processos de ponta a ponta. Através desse sistema, é possível automatizar os processos de uma organização, gerando um grande volume de dados provenientes das operações. Aqui é onde entram o Big Data, Business Intelligence e Analytics.

Enquanto o Big Data permite armazenar esse volume de dados de forma estruturada, a ferramenta de Analytics é usada para visualizar e analisar os dados em tempo real, para a tomada de decisões estratégicas.

Portanto, para implementar o BI com sucesso, é ideal que a empresa sua possua a infraestrutura tecnológica completa para a gestão de negócios, incluindo integração com a gestão de dados e Analytics.

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