Repórter ou Detetive? Entenda a Diferença entre Business Intelligence e Data Analytics
Constantemente somos pegos rolando o feed do LinkedIn, seja buscando vagas ou até mesmo buscando nos atualizar acerca de diferentes temas do mercado de trabalho e do âmbito tecnológico. Mas em meio a isso, somos quase que convidados a refletir sobre o tema do momento: os dados, eles sempre estiveram presentes em nossas vidas, desde da remota pré-história, momento onde a humanidade usava ossos de animais para calcular e fazer registros importantes, ao longo dos anos o ser humano aprimorou sua capacidade coletar, armazenar e estudar os dados, com a revolução tecnológica e a alta demanda por dados, tornou-se crucial atender ao que chamaríamos processamento de dados. Para tal, urge entendermos as disparidades e as concordâncias entre as áreas de Business Intelligence e Data Analytics que, em muitos casos, parece tênue, mas, na prática, eles representam papéis com missões muito distintas.
Ao final, você saberá qual papel se encaixa melhor com suas habilidades, aspirações e visão de futuro.
🧭 O que é Business Intelligence? (O Repórter dos Dados)
Vamos começar com o Business Intelligence. Pense no profissional de BI como um repórter de primeira linha. Sua missão é coletar os fatos, organizá-los e apresentar um retrato claro e preciso do que aconteceu até o momento presente. Tudo se inicia quando o repórter em quentão passa a coletar, investigar e divulgar informações relevantes, para que o sucesso do caso seja realizado ocorra, com isso ele passa a filtrar esses dados por meio de um conjunto de ferramentas tecnológicas guiadas por um intenso processo metodológico para averiguação e organização que ao decorrer do processo ira esculpir informações uteis, acionáveis e claras. Em meio ao cenário, o mesmo busca realizar perguntas fundamentais, são elas:
• O quê aconteceu? (Ex: As vendas caíram 10% no último trimestre.)
• Quando aconteceu? (Ex: A queda foi mais acentuada no mês de março.)
• Quem foi impactado? (Ex: A categoria de eletrônicos foi a mais afetada.)
• Onde aconteceu? (Ex: Principalmente na região Sudeste.)
Questionamento necessário para darmos o segundo passo em nossa jornada, a limpeza e dados e o processo de ETL, uma sigla para Extrair, Transformar e Carregar, tradução de Extract, Transform and Load. Para a estruturação de uma base de informações saudáveis, irá nos guiar na construção de um relatório gráfico, de fácil visualização do caso investigado, veja um exemplo de visual feito por meio do processo descrito:
🎯 Habilidades Técnicas (Hard Skills)
- SQL: Linguagem para consultar dados diretamente dos bancos relacionais.
- Ferramentas de visualização: Power BI, Tableau, Looker.
- ETL e modelagem dimensional: Criação de pipelines que estruturam os dados para análise.
🎯 Habilidades Comportamentais (Soft Skills)
- Comunicação clara: Saber contar uma história com dados.
- Visão de negócio (Business Acumen): Entender o impacto real das métricas para a organização.
- Organização e disciplina: Manter dados atualizados e processos automatizados.
🧠 Rotina de um Business Intelligence
Este tópico foi extraído por meio do intitulado vídeo de Farhein Akma: "Rotina do Analista de Dados", no referido curta, nos é exibido uma ideia do que é ser uma analista de Business Intelligence (BI), suas responsabilidades e as habilidades essenciais enquanto profissional da área. No inicio do dia, Farhein, verifica seus e-mails em busca de solicitações urgentes. Cerca de 30% voltado para à modelagem de dados, que envolve a criação de relações entre diferentes tabelas e bancos de dados, principalmente através da escrita de códigos e consultas (queries).
- Reuniões (20-35% do tempo): interagindo diretamente com clientes e stakeholders. Nessas reuniões, ela coleta requisitos, debate ideias e propõe planos de ação.
- Trabalho Criativo de BI (25-75% do tempo): A maior parte do seu tempo é dedicada à criação de relatórios, dashboards e visualizações de dados, como a imagem que foi exposta acima. Ela ressalta que, enquanto analistas de dados podem trabalhar com previsões futuras, os analistas de BI geralmente focam em dados históricos para explicar o que já aconteceu.
- Implantação (10-25% do tempo): Após o desenvolvimento, os relatórios são enviados para um ambiente de teste (UAT) para que os clientes possam validá-los.
- Priorização (2-3% do tempo): No final do dia, ela gasta cerca de 10 a 15 minutos priorizando tarefas. Isso a ajuda a gerenciar as expectativas dos clientes, identificar o que é mais urgente.
🔍 O que é Data Analytics? (O Detetive dos Dados)
O detetive genial, esse é o posicionamento de um Data Analytics, chamado para investigar a cena, observando sempre além do relatório, o analista de dados verifica de forma incisiva os dados, sendo ele um dos pilares de sucesso para empresas e organizações, que utilizam de seus insights para tomar decisões informadas e orientadas por dados. Fato que ocorre devido à ligeira perspicácia do detetive em não se contentar em apenas saber "o quê" aconteceu; bem como pelo descobrimento do "por quê" aconteceu.
O detetive de dados faz as perguntas mais profundas:
- Por que as vendas caíram? Ele investiga e descobre que um concorrente lançou uma promoção agressiva no mesmo período.
- Qual a probabilidade de isso acontecer de novo? (Ele usa modelos estatísticos para prever).
- O que acontecerá se mudarmos nossa estratégia de preços? (Ele cria simulações para analisar cenários futuros).
O Data Analytics utiliza análise de dados. Ele mergulha em dados estruturados e não estruturados (comentários em redes sociais, e-mails, etc.), usando estatística, machine learning e algoritmos complexos para encontrar padrões ocultos, prever tendências e prescrever as melhores ações.
🧪Tipos de análises de dados
- Análise Descritiva: Tipo mais comum de analisar, foca em pontos como resumir e apresentar dados de modo claro e exato, destacando o que de fato ocorreu.
Exemplos: Dashboards com KPIs (Indicadores-Chave de Desempenho), como número de visitantes de um site, relatórios de vendas mensais.
- Análise Diagnóstica. Voltada para as causas de um evento ou resultado, busca entender o porquê de algo acontecer. Pergunta que responde: "Por que isso aconteceu?"
Exemplos: Analisar por que houve um aumento no tempo de espera do suporte ao cliente em um determinado mês, comparar o perfil de clientes que abandonaram um serviço com o daqueles que permaneceram.
- Análise Preditiva. Utilizando de dados históricos, estatísticas e técnicas de machine learning para prever o que provavelmente acontecerá no futuro.
Objetivo: Prever e verificar tendências, comportamentos e eventos futuros com base em padrões passados.
Exemplos: Modelos de análise de risco de crédito para prever a chance de inadimplência, previsão de demanda de estoque para os próximos três meses.
- Análise Prescritiva. Conhecido por ser o tipo mais avançado de análise, pois além de prever o que irá ocorrer, essa análise também se propõe a recomendar ações específicas para otimização de resultados do objetivo proposto. Pergunta que responde: "O que devemos fazer a respeito?" Ou "Qual é a melhor ação a ser tomada?"
Objetivo: Sugerir as melhores decisões para influenciar os resultados futuros, geralmente por meio de simulações e algoritmos de otimização.
Exemplos: Otimização de rotas de entrega em tempo real para uma frota de veículos (como no Waze ou Google Maps), sistemas de recomendação de produtos que mostram o que você pode gostar de comprar a seguir (como na Amazon ou Netflix).
🧠 Rotina de um Data Analytics
Este topico foi extraido por meio do intitulado video de Bruce Fonseca: "Rotina do Analista de Dados", no referido curta, nos é exibido uma ideia do que é ser uma analista de dados no dia a dia, suas responsabilidades e as habilidades essenciais enquanto profissional da area. O Papel e o Impacto de um Analista de Dados: Como foi observado, um analista de dados desempenha um papel critico em qualquer negócio ao converter dados brutos em insights valiosos. Isso permite que as empresas tomem decisões com alto indice de sucesso, levando a um melhor desempenho, aumento de receita e redução de custos. Compartilhando sua experiencia pessoal, Bruce Fonseca, explica como a carreira em análise de dados melhorou significativamente sua vida.
Habilidades Essenciais e Rotina Diária:
- Fundamentos Técnicos: SQL, Power BI
- Conhecimento de Negócio: À medida que um analista avança, entender as regras e os processos da empresa torna-se cada vez mais importante. Esse conhecimento de negócio permite análises mais sofisticadas e profundas, conectando os insights dos dados às operações do mundo real e melhorando a qualidade e profundidade dos relatórios.
- Gestão de Projetos: Analistas de dados frequentemente participam e, eventualmente, lideram projetos com o objetivo de identificar e resolver problemas de negócio, aprimorar processos e medir o desempenho. Isso exige uma combinação de conhecimento técnico e de negócio para propor e implementar soluções de forma eficaz.
- Habilidades (Soft Skills): liderança e storytelling • Apresentação de Resultados: É essencial que os analistas comuniquem seus resultados e o impacto de suas soluções de forma eficaz.
Nesse sentido, a rotina diária de um analista de dados é multifacetada. Envolve não apenas a criação de relatórios, organização de reuniões, gerenciamento de projetos, liderança de equipes para resolver problemas complexos e a apresentação dos resultados para demonstrar valor e impacto nos resultados da empresa.
📊 Comparativo entre BI e Data Analytics
Para evidenciar as diferenças de modo claro, observe a tabela abaixo:
Diante o do que vimos, se torna possível compreender um pouco do grande universo da área e de como a distinção realizada entre o Repórter (Business Intelligence) e o Detetive (Data Analytics) se torna transparente. Vimos ao decorrer do texto que, não se trata apenas termos diferentes para a mesma função, mas sim papéis distintos com missões que se complementam de forma poderosa. De fato, É crucial entender que não se trata de uma competição, mas de uma simbiose. O relatório precisa do Repórter é, muitas vezes, o caso que dá início à investigação aprofundada do Detetive.
Portanto, não fiquemos presos em função do que parecer ser superior em relação as duas áreas, mas sim em qual delas representa melhor o seu perfil. Seja você um comunicador de fatos ou um decifrador de futuros, o mundo movido a dados tem um papel fundamental reservado para você. A verdadeira magia acontece quando o Repórter e o Detetive trabalham na mesma equipe, transformando dados brutos em decisões que moldam o amanhã
Agradeço por dedicar seu tempo à leitura deste artigo. Desejo que ele tenha contribuído para ampliar sua compreensão sobre os diferentes perfis na área de dados e ajudado você a refletir sobre seu próprio caminho profissional. Se este conteúdo foi útil para você, deixe seu comentário! Sua opinião é fundamental para enriquecer a discussão e melhorar os próximos artigos. 💬📊
📚 Referências
SEBRAE. Data Analytics: entenda o que é e como funciona. Portal Sebrae. Disponível em:
Acesso em: 24 jul. 2025.
Referências (YouTube):
FONSECA, Bruce. Rotina do Analista de Dados. YouTube, 2023.
Disponível em: https://youtu.be/bBdYhBqq4NE?si=aHLNPFpogAoklgvS.
Acesso em: 24 jul. 2025.
AKMA, Farhein. Rotina do Analista de BI. YouTube, 2023.
Disponível em: https://youtu.be/3cTYRCaL0lk?si=oW6r9kR5gjI3v2V_.
Acesso em: 24 jul. 2025.
