A evolução de Banco de Dados, Business Intelligence e Ciência de Dados
Desde a década de 1960, os bancos de dados têm sido uma parte crucial da tecnologia de informação. Eles são usados para armazenar grandes volumes de informações, permitindo que as empresas gerenciem seus dados de maneira mais eficiente. No início, os bancos de dados foram usados principalmente para armazenar informações simples, como nomes e endereços de clientes. Mas com o tempo, eles evoluíram para se tornar mais sofisticados e poderosos.
Business Intelligence (BI) é o processo de coleta, organização e análise de informações para ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas e estratégicas. O BI evoluiu a partir do uso de bancos de dados e foi impulsionado pela necessidade de gerenciar grandes quantidades de dados em tempo real. As primeiras ferramentas de BI eram simples e eram usadas principalmente para gerar relatórios.
Com o tempo, as ferramentas de BI se tornaram mais sofisticadas e poderosas. As ferramentas de BI modernas podem coletar informações de várias fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos de negócios e fontes externas. Elas também podem ajudar a identificar tendências e padrões, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e estratégicas.
A Ciência de Dados é uma área que ganhou mais notoriedade recentemente e se concentra em como as empresas podem usar os dados para obter insights valiosos. As ferramentas de Ciência de Dados usam técnicas sofisticadas de análise de dados, como machine learning e mineração de dados, para identificar padrões e tendências. Essas ferramentas podem ajudar as empresas a melhorar seus processos de negócios, antecipar tendências de mercado e identificar oportunidades de crescimento.
Então, voltando à pergunta inicial: Data Science vs Business Intelligence - Qual a diferença? Na realidade, como a imagem acima mostra, o Business Intelligence hoje faz parte de uma temática maior chamada Data Science, focado nos eventos passados e não em técnicas preditivas.
Principais ferramentas
O Banco de Dados evoluiu para várias ferramentas poderosas, incluindo o MySQL, Oracle e Microsoft SQL Server. Essas ferramentas são usadas por empresas de todos os tamanhos para armazenar informações e gerenciar dados.
No campo do Business Intelligence, existem muitas ferramentas poderosas disponíveis. Alguns dos mais populares incluem o Tableau, QlikView e Microsoft Power BI. Essas ferramentas podem ajudar as empresas a gerar relatórios, visualizações de dados e gráficos para ajudar a tomar decisões informadas.
Na Ciência de Dados, existem muitas ferramentas poderosas disponíveis, incluindo o Python, R e SAS. Essas ferramentas são usadas para análise de dados avançada e modelagem preditiva.
Conectando com o Power BI
O Power BI é uma ferramenta de Business Intelligence da Microsoft que permite criar visualizações de dados personalizadas e relatórios interativos. Ele também pode ser usado para conectar-se a outras ferramentas de análise de dados, como o Python, R e SAS. Isso significa que você pode usar o Power BI para analisar dados de várias fontes e criar visualizações de dados avançadas.
Por exemplo, se você estiver usando o MySQL para armazenar seus dados, poderá conectar-se ao Power BI para criar visualizações personalizadas dos dados. Você também pode usar o Power BI para importar dados que foram preparados em Python, R e SAS para análise avançada.
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Banco de Dados, Business Intelligence e Ciência de Dados evoluíram ao longo do tempo para se tornarem ferramentas poderosas que ajudam as empresas a gerenciar e analisar grandes volumes de dados. As ferramentas de BI e Ciência de Dados são usadas para gerar insights valiosos e tomar decisões estratégicas informadas. Com o Power BI, as empresas podem conectar-se a várias ferramentas de análise de dados e criar visualizações personalizadas e relatórios interativos.
Para ter exemplos mais exatos de como o Business Intelligence evoluiu dentro das empresas, fiz um vídeo sobre o assunto. Dá uma olhada!
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