Para que servem a inteligência de negócios e o big data?

Quando se trata de tecnologia da informação, as possibilidades de trabalho são variadas. E nas áreas de Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI) e Big Data (BD) há diversas carreiras. Essas áreas andam lado a lado para atingir bons resultados às empresas. Mas, muita gente ainda confunde os termos. Então o que os define?

As tecnologias são parecidas, se complementam em suas aplicações e estão diretamente associadas uma à outra, mas cada uma possui o seu significado. O big data é quer dizer trabalhar com grandes volumes de dados e sua variedade e velocidade em tempo real. Esses dados manipulados podem ser divididos em três: os estruturados, semiestruturados e não-estruturados. A vantagem aqui é angariar insumos estratégicos por meio da organização do grande volume de dados obtidos pelas empresas.

Esses ficam armazenados em um repositório central de informações chamado data lake. “Em um ecossistema de big data, os servidores trabalham em cluster (aglomerado) de máquinas com um ou centenas de nós integrados ao ambiente local e ou em nuvem”, apresenta segundo o Prof. Ricardo Roberto de Lima, coordenador do MBA em Business Intelligence e Big Data do Unipê.

Já o business intelligence trata a manipulação de grandes volumes de dados estruturados, que são armazenados e modelados de maneira integrada e em um servidor com dados históricos de serviços e produtos. É basicamente analisar os dados e transformá-los de modo a servir para ações empresariais. “Geralmente são construídas rotinas de ETL (extract, transform, load, ou extração, transformação e carga de dados) e disponibilizadas as informações em um data warehouse (armazém de dados) de forma histórica e permanente”.

Como eles servem?

Dentre outros, o Big Data tem aplicação em: sistemas cognitivos e modelos de machine learning com inteligência artificial e resultados de aplicações; painéis corporativos e consultas dinâmicas via modelos OLAP (Online Analytical Processing, ou Processamento Analítico Online) e OLTP (Online Transaction Processing, ou Processamento de Transações Online); modelagem de banco de dados multidimensional e logística; e sistema de Integração de dados e manutenção.

Já o Business Intelligence: automação de rotinas de ETL de dados; construção de Painéis corporativos e execução de consultas dinâmicas; sistemas de inteligência e apoio a decisões; relatórios estáticos e dinâmicos; execução de trabalhos automatizados para rodar as respectivas rotinas e cenários propostos.

Ambas as áreas podem existir isoladamente. Mas atualmente, segundo Roberto, já existem integrações diretas envolvendo operações de projetos de BI e BD. Inclusive, empresas que possuem a política e o desenvolvimento em BI conseguem migrar para soluções em Big data analytics de forma mais ágil do que as que não têm.

“É importante garantir que soluções que envolvam dados estruturados, não estruturados e semiestruturados precisam ser armazenados e planejados em ambientes distribuídos de big data com ecossistema, a exemplo do Hadoop (software aberto que lida com a grande quantidade de dados). Já os ambientes que tratam diretamente dados estruturados podem ser executados em ambiente de data warehouse”, pontua.

Para trabalhar com BI e BD, há várias carreiras. Indo do júnior ao sênior, elas são: analista de dados (ganha entre R$ 3.500 até R$ 8.900); cientista de dados (de R$ 6.500 até R$ 18.900); engenheiro de Dados (entre R$ 7.500 até R$ 22.900); arquitetura de dados (entre R$ 8.500 até R$ 23.900); engenheiro de machine learning (entre R$ 8.500 até R$ 25.900).

Você gosta de dados?

Então as áreas de inteligência de negócios e de big data são possibilidades para quem trabalha com TI. E pensando no aprofundamento profissional, o Unipê tem um curso de MBA em Business Intelligence e Big Data. Saiba mais aqui!