Data Warehouse (DW), Business Intelligence (BI) e Data Mining (DM), qual a diferença?

aderlanrm — Thu, 24 Oct 2013 20:51:00 GMT

Olá pessoal, já escrevi esse texto a algum tempo, porém, acredito ser importante, então, neste post pretendo esclarecer algumas dúvidas que surgem quando falamos de DW (Data Warehouse), BI (Business Intelligence) e DM (Data Mining).

Veja abaixo uma breve definição de cada uma:

Data Warehouse

Um data warehouse (ou armazém de dados, ou depósito de dados no Brasil) é um sistema de computação utilizado para armazenar informações relativas às atividades de uma organização em bancos de dados, de forma consolidada. O desenho da base de dados favorece os relatórios, a análise de grandes volumes de dados e a obtenção de informações estratégicas que podem facilitar a tomada de decisão. (Wikipédia)

Business Intelligence

O termo Business Intelligence (BI), pode ser traduzido como Inteligência de negócios, refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. (Wikipédia)

Data Mining

Prospecção de dados (português europeu) ou mineração de dados (português brasileiro) (também conhecida pelo termo inglês data mining) é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados. (Wikipédia)

Apesar das definições acima, é comum haver confusão no uso e na interpretação desses termos, pois a aplicabilidade delas passa pelos mesmos processos ou por processos semelhantes.

O DW, como está na definição, nada mais é do que um depósito de dados, projetado especialmente para organizar os dados de tal forma que facilite e viabilize o acesso a informações, o que não é possível no modelo tradicional de armazenamento de dados.

Quando um sistema é construído, o objetivo da maioria é facilitar a coleta e armazenamento de dados do nosso dia a dia, porém o modelo tradicional usado privilegia a gravação e leitura, sem se preocupar com a geração de informações e conhecimento.

Já o BI, são técnicas usadas em conjunto com o DW para analisar os dados. Nesse instante, você deve está pensando: Mas o BI não precisa do DW para funcionar, existem diversas ferramentas de BI que trabalham sozinhas, não preciso de um DW para fazer BI. Você não está errado, a não ser por um detalhe, todas as ferramentas de BI, quando não usam um data warehouse usam uma metodologia própria para organizar e analisar os dados, e muitas vezes, usam o data warehouse juntamente com essa metodologia. Agora lhe pergunto, se os softwares de BI usam metodologias próprias para coletar, organizar e analisar os dados, eles não estão criando um DW? A resposta é sim. Seja usando um data warehouse externo ou sua própria metodologia, as ferramentas de BI nada mais são do que técnicas automatizadas para geração de informações. Essas técnicas podem ser usadas diretamente nos seus dados sem nenhum problema, estejam eles, onde estiverem. Mas claro que uma boa ferramenta ajuda, e muito, esse processo.

Mas, e o data mining? Esse, com certeza é a “menina dos olhos” de todo gestor, e sem dúvida, deve mesmo ser, pois o DM é um conjunto de técnicas usadas na descoberta de padrões. Possibilitando descobrir informações e gerar conhecimento relacionado aos dados onde essas técnicas são aplicadas. Como existem diversas técnicas, conhecidas como algoritmos, o data mining é sem dúvida o mais complexo, exigindo um conhecimento elevado de quem faz uso, tanto na preparação dos dados, quanto na interpretação das informações.

Em resumo, dados geram informação, informações geram conhecimento, logo, data warehouse armazena os dados de tal forma a facilitar a geração de informações. Business intelligence são as técnicas usadas na geração e análise dessas informações e data mining são as técnicas usadas para a descoberta de informações e conhecimentos.

Data Mining é a possibilidade de enxergar algo nunca imaginado, descobrir padrões e tendências.

Espero que seja útil, grande abraço.

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