Big Data no Judiciário: diferença entre BI e Analytics

15/03/2017 | 2 min. de leitura

Na sequência de artigos sobre o Big Data no Judiciário, falamos sobre alguns termos que englobam o Analytics. Em nosso post de hoje, vamos esclarecer melhor as diferenças entre Business Intelligence (BI) e Analytics.

Em uma perspectiva histórica, podemos classificar as análises em duas camadas com quatro tipos.

Primeira Camada

O primeiro tipo é a camada tradicional de BI. Ela é composta por análises descritivas, que tem como função apenas descrever, sem qualquer julgamento de valor, o que aconteceu no passado. Um exemplo é o número de processos que entraram em determinado tribunal em 2016.

O segundo tipo de análise são as diagnósticas. A partir da descrição, é possível explicar porque determinado fenômeno ou evento ocorreu. Esta análise traz uma inteligência maior, pois consegue relacionar duas ou mais variáveis e constrói indicadores mais elaborados e com julgamento de valor.

Segunda Camada

A segunda camada de análise inclui as análises preditivas e prescritivas, que estão no centro do que define Analytics.

Análise preditiva

A análise preditiva trabalha na perspectiva de futuro, respondendo o que acontecerá, ou que deverá acontecer, no sentido de tendência. Ela se utiliza dos métodos e tecnologias de ciência de dados, como mineração de dados e inteligência artificial, para prever, baseado nos acontecimentos passado, o que acontecerá no futuro.

A partir do desenvolvimento de algoritmos e aprendizado de máquina, é dotado um determinado modelo de capacidade para fazer predições sobre o futuro com alto grau de confiabilidade.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é a camada de maior valor. Ainda não existem sistemas computacionais de simulação e otimização 100% automatizáveis. A prescrição, portanto, representa o elemento humano na cadeia. A partir da descrição, diagnóstico e predição, ela define qual curso de ação deve ser tomado para que determinado evento aconteça de forma desejada. Ou seja, define-se, estrategicamente uma meta ou resultado e então são definidos cursos de ação que sejam objetivos e que interferiram diretamente no tempo presente para influenciar o futuro.

Esse tipo de análise é também o de maior complexidade. Ele demanda que o analista, além de dominar as técnicas de Data Science, seja um especialista no negócio e no ecossistema em que está inserido. Mais ou menos o que nós somos para a Justiça.

BI e Analytics

O fato de que as análises descritivas e as diagnósticas estão na camada tradicional não desmerecem seu valor, muito pelo contrário. Elas são essenciais para as camadas mais sofisticadas. A função de visualização de dados, por exemplo, é um fator cada vez mais estratégico, que incorpora questões avançadas de design e usabilidade.

Além de intuitiva, a visualização precisa ser instintiva e deve dar ao usuário o poder para descobertas individuais e customizações. Dados, informações e insights não são mais apresentados. Eles são “contados”, através de narrativas estrategicamente construídas utilizando técnicas de Storytelling.

Sob esse conceito moderno, portanto, o BI é parte do Analytics.

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