Uma análise sobre data science e business intelligence: diferenças e similaridades

Abstract

O trabalho apresenta uma análise sobre Data Science (DS) e Business Intelligence (BI) que são duas áreas que se relacionam com o uso de dados para a tomada de decisões nas organiza- ções. O objetivo deste trabalho é apresentar as diferenças e as similaridades entre esses conceitos, bem como as competências e ferramentas necessárias para cada um. O método utilizado foi uma revisão bibliográfica, baseada em artigos científicos e livros da área. Os principais resultados apontam que DS e BI se complementam, mas possuem enfoques distintos como: DS é mais voltada para a descoberta de padrões e insights a partir de dados complexos e não estruturados, enquanto BI é mais focada na análise de dados estruturados e na geração de relatórios e dashboards. As competências requeridas para DS incluem conhecimentos de programação, estatística, machine learning e comunicação, enquanto as competências para BI envolvem conhecimentos de modelagem de dados, SQL, ferramentas de visualização e negócios. Espera-se contribuir com a literatura com a melhor compreensão de cada área do conhecimento.

The paper presents an analysis of Data Science (DS) and Business Intelligence (BI), which are two areas that relate to the use of data for decision-making in organizations. The aim of this paper is to present the differences and similarities between these concepts, as well as the skills and tools required for each one. The method used was a literature review, based on scientific articles and books in the field. The main results show that DS and BI complement each other, but have different approaches, as DS is more focused on discovering patterns and insights from complex, unstructured data, while BI is more focused on analysing structured data and generating reports and dashboards. The skills required for DS include knowledge of programming, statistics, machine learning and communication, while the skills required for BI involve knowledge of data modeling, SQL, visualization tools and business. We hope to contribute to the literature with a better understanding of each area of knowledge.