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Você sabe qual a diferença entre BI, Analytics e Data Science? Neste artigo, vamos falar sobre as ferramentas que cada área utiliza, suas principais funções em uma empresa, habilidades técnicas e comportamentais de profissionais.

## O que é BI?

O termo Big Data vem ganhando bastante destaque nos últimos anos, mas isso não significa que todos entendem exatamente o que ele significa. A palavra "Big" é frequentemente usada com outros conceitos relacionados à tecnologia de dados, tais como Business Intelligence (BI), Analytics e Data Science. Isso levanta a questão: BI, Analytics, Data Science são realmente a mesma coisa?

Para responder essa pergunta é importante compreender as diferenças entre cada uma dessas disciplinas. Embora possam parecer semelhantes em alguns aspectos, elas são distintivas e desempenham papéis muito específicos no processamento de informações. No entanto, antes de explorar suas características individuais vale destacar que existem pontos em comum entre elas, todas podem ser consideradas abordagens para obter insights valiosos dos dados armazenados nas organizações.


## O que cada um representa?

- Business Intelligence (BI): Uma abordagem para a coleta, organização e análise de dados para obter insights sobre o desempenho da empresa.
- Analytics: Um conjunto de técnicas usadas para explorar grandes quantidades de dados com o objetivo de descobrir padrões e tendências.
- Data Science: Uma área interdisciplinar que combina ciência dos dados, estatística, matemática computacional, aprendizado de máquina e outras ferramentas para extrair conhecimento significativo a partir dos dados.

## BI x Analytics x Data Science:

Embora existam algumas semelhanças entre esses três termos, também há diferenças significativas entre eles. Por exemplo:

O foco do BI é fornecer informações gerenciais baseadas em relatórios prontos; enquanto o foco do analytics é encontrar padrões nos dados, o foco da ciência de dados é usar modelagem preditiva avançada para prever resultados futuros. 

 A abordagem do BI se concentra na análise retrospectiva; enquanto a abordagem do analytics se concentra na análise exploratória, a abordagem da ciência de dados se concentra na análise preditiva.

Os profissionais envolvidos no BI são geralmente analistas experientes. Enquanto os profissionais envolvidos no analytics são especialistas em estatísticas/matemáticas/computação, os profissionais envolvidos na ciência de dados são especialistas em aprendizado de máquina/IA/big data engineering.

## Conclusão

Ao longo deste artigo, vimos que BI, Analytics e Data Science são três áreas distintas da tecnologia de dados mas com algumas sobreposições. Embora o objetivo final seja geralmente o mesmo, cada abordagem tem sua própria aplicação e usos específicos. 

Assim sendo, é importante entender as diferenças entre elas para tomar decisões informadas quando se trata de implementar uma solução de análise de dados na sua empresa. 

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Apesar de similares, Business Intelligence, Data Science e Analytics não são a mesma coisa. 
No artigo de hoje vamos explicar as principais diferenças nessas áreas;

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BI, Analytics, Data Science é tudo a mesma coisa?

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O que você irá aprender?