Data Mining vs BI

BI, ou Business Intelligence significa Inteligência de Negócios, e é uma área da tecnologia da informação (TI) que já existe há um bom tempo e vem sendo utilizada por muitas empresas.

É claro que pode BI também pode ser aplicado fora do mundo dos negócios, seja na medicina, na educação, nas pesquisas acadêmicas ou em qualquer outra coisa.
Isso porque na prática, BI não está focado na conclusão em si, mas nas informações necessárias para chegar a essa conclusão.
Talvez fizesse mais sentido chamar de Business Information (Informações de Negócios).

Então BI dispõe de técnicas e ferramentas como: modelagens especiais de bancos de dados; ferramentas especiais de tratamento de dados; ferramentas especiais de visualização de dados.
Tudo isso para prover um conjunto de informações que sejam relevantes para algum usuário que têm interesse em analisar o assunto em questão (referente a esses dados).
Afinal de contas, os dados dos sistemas transacionais (sistemas da ponta, como por exemplo de uma loja de eletro domésticos) não costumam ficar facilmente acessíveis, integrados e organizados para que os tomadores de decisão possam visualizar seus conteúdos. Então BI está ai para resolver este problema. Ou seja, juntar dados de diferentes fontes, padronizar estes dados, limpar as "sujeiras" de cadastros, formatar os dados de um modo que faça sentido para o negócio e por fim apresentar isso de um modo visual inteligível e inteligente.

Agora, por mais legal que o BI seja, ele nos mostra apenas o passado. Ou seja, a partir dele podemos ver os históricos dos acontecimentos de um modo organizado que faça sentido.
Mas e o futuro?

É nesse ponto que podemos complementar nosso BI com Data Mining. Isso porque conforme vimos em um post anterior, através das técnicas de DM podemos fazer previsões e ainda identificar padrões complexos nos dados; coisa que no BI seria improvável, pois dependeria de um algoritmo mental  muito complicado, que em geral as pessoas não tem em muitas situações.

É claro que muitas vezes o feeling (ou o Blink, como diria o Malcolm Gladwell... ^^) funciona bem, mas quando se trata de muito dinheiro em jogo, ou da vida e saúde das pessoas, acho que é mais recomendável tomar as decisões com o maior respaldo possível!

As informações extraídas e partir dos modelos de DM podem ser, além de aplicadas em sistemas transacionais, carregadas em ferramentas de BI para ajudar na tomada de decisão tática e estratégica.

Uma analogia que a IBM costuma usar é a do retrovisor e o GPS. O retrovisor é o BI, pois mostra por onde já fomos, e o GPS é o DM, pois mostra onde devemos ir.

Abraços miningnoobs!