25/10/2023 às 15h10min - Atualizada em 25/10/2023 às 20h08min
O Business Intelligence pode realmente reivindicar a Ciência de Dados?
Alteryx
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Divulgação *Por Alan Jacobson, diretor de dados e análise da Alteryx No cenário empresarial desafiador de hoje, o tempo para obter insights pode significar a diferença entre responder a uma crise, à medida que ela se desenrola, ou preparar-se para a próxima e antecipá-la antes que ela aconteça. No entanto, muitas empresas que não possuem uma equipe de ciência de dados para ajudar a fornecer esses insights oportunos baseados em dados, muitas vezes recorrem a equipes de Business Intelligence (BI) na esperança de que possam ser substitutos competentes para equipes de ciência de dados. Infelizmente, a realidade é mais complexa e a confusão entre as funções de BI e as competências fundamentais da Ciência de Dados (Data Science) pode paralisar a inteligência de decisão baseada em dados, necessária para ajudar a resolver problemas críticos de negócios. Data Science vs. Business Intelligence: as diferenças fundamentais A primeira diferença fundamental entre BI e Data Science reside na sua própria natureza. O BI é, inicialmente, uma ferramenta, uma abordagem centrada na apresentação e visualização dos dados existentes para ajudar os decisores a tomarem definições baseadas no que já aconteceu. As equipes de BI coletam, organizam e preparam dados para produzir painéis e relatórios fáceis de interpretar. Por outro lado, a Data Science é uma verdadeira forma de arte que envolve análise aprofundada de dados, interpretação de tendências e padrões e previsões baseadas em sofisticados modelos estatísticos de machine learning e algoritmos de inteligência artificial. Os cientistas de dados têm a tarefa de descobrir informações ocultas nos dados, criar modelos preditivos e ajudar a empresa a entender por que algo aconteceu, o que pode acontecer e a tomar decisões com base em informações acionáveis. Ao confundir estas duas funções, algumas empresas correm o risco de cair na armadilha da estagnação e da ineficiência. Se eles se contentarem com BI sem acesso a habilidades reais em Ciência de Dados, não serão capazes de explorar todo o potencial de suas informações para obter valor comercial. As equipes de BI podem apresentar informações passadas e atuais em relatórios detalhados, mas não têm a capacidade de transformar esses dados em ações concretas. Muitas vezes, as equipes de BI não estão suficientemente equipadas para fornecer análises preditivas e recomendações proativas necessárias para que possam antecipar tendências futuras e tomar decisões com mais riqueza de detalhes para que os usuários possam começar a ver retornos em investimentos analíticos de forma rápida e fácil. Por fim, a desconexão entre as competências de BI e Data Science pode levar a problemas de alinhamento com os objetivos reais do negócio. Sem a combinação da experiência em Ciência de Dados com a perspicácia e o conhecimento sobre problemas de negócios, as equipes de BI correm o risco de se concentrarem em métricas que são irrelevantes para as necessidades estratégicas da empresa, perdendo a oportunidade de tomar decisões impactantes para o crescimento e o desenvolvimento das organizações. Da inteligência de negócios à ciência de dados Havendo a distinção muitas vezes mal compreendida entre Business Intelligence e Data Science, é essencial reconhecer que o BI continua a ser um componente crítico da ciência de dados. Se as empresas transformassem as equipes de BI de construtores de visualização de dados em provedores de insights, então essa metamorfose exigiria a mudança de muitos fatores subjacentes. Reorientar uma equipe de BI para uma verdadeira equipe de Data Science é um projeto ambicioso, que exige muito mais do que uma simples redefinição de cargos ou responsabilidades. É uma revolução por si só, necessitando de uma reflexão aprofundada sobre a missão, organização e competências da equipe. O estatuto precisa ser repensado, a organização realinhada e as habilidades precisam ser meticulosamente desenvolvidas. Para que isso aconteça, é preciso: - Mudança de estatuto: Transição para a resolução de problemas-chave
A missão da equipe precisaria passar do fornecimento de BI para ajudar a fornecer a inteligência e os insights necessários para resolver os principais problemas da organização. Esta mudança de paradigma exige uma nova visão, uma nova abordagem e, acima de tudo, uma nova dinâmica colaborativa. - Reorganização: Quebrando velhos moldes
Muitas equipes de BI fazem parte de uma função de TI. A primeira mudança seria movê-los para a linha de espaços de negócios na qual pudessem fornecer insights com base nos problemas diários de negócios. A segunda, seria mudar o modelo organizacional para corresponder ao das organizações de Data Science, centralizadas e diretamente ligadas ao CEO, COO ou CFO. - Habilidades: desenvolver e adquirir o talento necessário
Construir ou adquirir competências em Ciência de Dados não deve ser um exercício simbólico. Deve ser uma revolução no qual cada membro da equipe seja treinado, desafiado e empenhado em dominar todo o espectro de competências essenciais necessárias para transformar dados em insights acionáveis. As habilidades adquiridas, desde a formulação de problemas e conhecimento de domínio, até técnicas estatísticas e de modelagem, devem complementar o talento de BI já existente. Nos negócios e na vida, duas coisas levam você até onde está: a sorte e as decisões tomadas. Ter as ferramentas e as equipes preparadas para tomar as melhores decisões é a única alavanca que se tem. Maximizar o desempenho dos insights que se pode gerar resume-se a como utilizar ambos para conquistar os melhores resultados. Este conteúdo foi distribuído pela plataforma SALA DA NOTÍCIA e elaborado/criado pelo Assessor(a):
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