Principais diferenças entre BI e análise preditiva

Primeiro, é importante saber exatamente do que estamos falando quando usamos um ou outro termo.

Inteligência de Negócios

Business Intelligence ou BI é um sistema tecnológico que examina a informação e oferece informação processável que ajuda os diretores, responsáveis e funcionários a tomar decisões empresariais. Trata-se de um software que permite transformar as estatísticas em conhecimentos processáveis com os quais formar as decisões estratégicas e táticas de uma organização.

Os aplicativos de BI acessam os conjuntos de registros e os analisam, exibindo os resultados dessa análise em relatórios, resumos, painéis, gráficos, tabelas e mapas.

Análise preditiva

A análise preditiva é o uso de dados, algoritmos estatísticos e estratégias para descobrir a probabilidade das consequências futuras. Para realizar essas previsões, baseia-se principalmente em dados históricos. O objetivo é não apenas compreender o que ocorreu, mas tentar descobrir o que pode acontecer no futuro.

A análise preditiva não apenas analisa o comportamento passado, mas também utiliza esses dados e suas estatísticas para antecipar e informar o que vai acontecer no futuro.

Principais diferenças

Vendo as definições de ambas as opções, já podemos distinguir algumas das principais diferenças que existem entre o Business Intelligence e a Análise Preditiva. Em linhas gerais, podemos dizer que o que separa essas duas opções reside, sobretudo, em duas grandes áreas:

• Dados: em BI, os dados brutos são processados em informações para uso direto das pessoas. No caso da análise preditiva, os dados brutos são processados em dados estruturados para seu uso produtivo e estimativas futuras por parte da organização.
• Decisão: BI ajuda as pessoas a tomar decisões baseadas em conhecimentos e a análise preditiva ajuda as empresas a tomar decisões baseadas em fatos e conjuntos de dados.

Dessa forma, o objetivo da análise empresarial tradicional ou BI é fornecer informações aos usuários sobre o desempenho dos dados históricos de suas operações empresariais. Essa tecnologia é utilizada principalmente para a elaboração de relatórios sobre o estado atual e passado de uma empresa.

Enquanto isso, a análise preditiva, graças às técnicas de previsão, ajuda a resolver problemas complexos no ambiente empresarial. Também faz uso de métodos quantitativos avançados, incluindo a mineração de dados tanto descritiva quanto preditiva, simulações, que podem fornecer melhores informações sobre o negócio em comparação com as abordagens analíticas tradicionais utilizadas pela análise de negócios.

A análise empresarial baseia-se em métodos como consulta, elaboração de relatórios, painéis de controle e OLAP, utilizando um conjunto de métricas centradas no desempenho empresarial passado.

Por outro lado, a análise preditiva ajuda a prever eventos futuros e a explorar padrões de dados brutos que podem ser mais complexos de detectar.

Com a análise empresarial, a análise é projetada para ser mais repetitiva, baseando-se em modelos de relatórios que extraem informações específicas relacionadas à empresa para avaliar o desempenho histórico.

Benefícios de uma e outra opção

Ambas tecnologias podem proporcionar benefícios interessantes para as empresas quando as empregam, pois fornecem métodos e ferramentas para gerenciar e compreender os dados disponíveis.

Assim, com o BI praticamente todas as áreas de qualquer empresa se beneficiariam da conversão de dados brutos em informações úteis e significativas. A inteligência empresarial serve de apoio a inúmeras funções de uma organização, desde a seleção e contratação até o treinamento e o cumprimento, passando pelo marketing e as vendas.

Enquanto isso, as análises preditivas são especialmente úteis para o planejamento. Por exemplo, dotar os centros de contato com o número adequado de funcionários é difícil, especialmente em mercados dinâmicos. Através da análise dos padrões de chamadas atuais, juntamente com os dados de períodos anteriores e os fatores econômicos, a análise preditiva pode ajudar utilizando modelos de regressão para prever o volume de chamadas que um centro de contato deve esperar em um determinado momento do dia ou da semana. Essas informações podem ajudar os gestores a determinar quantos funcionários serão necessários para aumentar ou reduzir o número de chamadas